龔慶武，林燕貞

(武漢大學(xué)電氣工程學(xué)院，武漢市 430072)

考慮繼電保護(hù)故障的輸電線路
風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系

龔慶武，林燕貞

(武漢大學(xué)電氣工程學(xué)院，武漢市 430072)

輸電線路在電網(wǎng)中承擔(dān)著輸送和分配電能的作用，其發(fā)生故障會(huì)給電網(wǎng)運(yùn)行帶來巨大影響，該文提出了一種綜合考慮輸電線路本身以及線路保護(hù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系。利用牛頓同倫算法估計(jì)威布爾分布參數(shù)，構(gòu)建繼電保護(hù)故障率模型；采用效用函數(shù)從切負(fù)荷損失、線路過負(fù)荷損失以及電壓越限損失3個(gè)指標(biāo)出發(fā)構(gòu)建嚴(yán)重度模型；利用風(fēng)險(xiǎn)定義計(jì)算考慮繼電保護(hù)設(shè)備故障的輸電線路的風(fēng)險(xiǎn)，掃描電網(wǎng)的薄弱環(huán)節(jié)，為制定差異化運(yùn)維策略提供理論依據(jù)。最后以WSCC-9電力系統(tǒng)經(jīng)典算例為例，進(jìn)行相關(guān)計(jì)算仿真，驗(yàn)證了考慮輸電線路保護(hù)故障特性的電網(wǎng)綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系的有效性和實(shí)用性。

輸電線路；繼電保護(hù)設(shè)備；牛頓同倫算法；威布爾分布；效用函數(shù)

0 引 言

輸電線路作為發(fā)電廠和變電站之間的聯(lián)絡(luò)線，實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的互聯(lián)以及電能的輸送，是電力系統(tǒng)的重要組成部分，一旦發(fā)生故障，將會(huì)帶來不可估量的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)損失。但是輸電線路的安全可靠運(yùn)行不僅和輸電線路設(shè)備本身相關(guān)還和保證輸電線路正常穩(wěn)定運(yùn)行的保護(hù)設(shè)備相關(guān)。繼電保護(hù)是保證輸電線路安全穩(wěn)定運(yùn)行的有力保障，評(píng)估繼電保護(hù)的可靠性是保證輸電線路正常運(yùn)行的必要條件[1]。因此，考慮繼電保護(hù)設(shè)備故障特性對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，找出電網(wǎng)運(yùn)行薄弱環(huán)節(jié)，切斷風(fēng)險(xiǎn)傳遞鏈條，對(duì)于實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的安全穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有重要意義。

在可靠性工程上，常用的設(shè)備故障率分布有伽馬分布、威布爾分布和指數(shù)分布[2]。文獻(xiàn)[3]指出電氣設(shè)備一般滿足“浴盆曲線”，包含早期失效期，偶然失效期以及損耗失效期，威布爾分布的形狀參數(shù)可以很好地?cái)M合故障率曲線，因而得到廣泛的應(yīng)用。

估計(jì)威布爾分布參數(shù)時(shí)，涉及到非線性方程的求解。目前求解非線性方程一般有Newton迭代法、共軛梯度法等，但是這些方法都有一個(gè)致命的缺點(diǎn)，就是局部收斂，要求初值的設(shè)定要接近精確值[4]。不動(dòng)點(diǎn)法、區(qū)間估計(jì)法可以解決局部收斂問題，但是不動(dòng)點(diǎn)法計(jì)算過程復(fù)雜，工作量大；區(qū)間估計(jì)法需要不斷試取合適的區(qū)間，計(jì)算過程繁瑣[5]?，F(xiàn)有文獻(xiàn)一般采用最小二乘法[6]或者M(jìn)arquardt法來進(jìn)行參數(shù)估計(jì)[7]，但是最小二乘法計(jì)算精度不高，當(dāng)樣本點(diǎn)比變量個(gè)數(shù)明顯偏少時(shí)，求解會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的舍入誤差；Marquardt方法求解過程繁瑣，計(jì)算量大，不適合工程應(yīng)用[8]。20世紀(jì)發(fā)展起來的同倫算法收斂范圍大，對(duì)初值的要求不苛刻，求解速度快，簡單易懂，給非線性方程的求解帶來突破性的成就[9]。

本文將建立考慮輸電線路繼電保護(hù)故障特性的電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系，利用同倫算法求解繼電保護(hù)故障率模型；同時(shí)引入效用函數(shù)，從切負(fù)荷損失、線路過負(fù)荷損失以及電壓越限損失3個(gè)指標(biāo)計(jì)算繼電保護(hù)發(fā)生拒動(dòng)和誤動(dòng)的情況下給電網(wǎng)帶來的損失，最后以WSCC-9經(jīng)典算例為例，進(jìn)行相關(guān)的仿真和計(jì)算，求解繼電保護(hù)不正確動(dòng)作帶來的風(fēng)險(xiǎn)，找出電網(wǎng)的薄弱環(huán)節(jié)。

1 同倫算法簡介

由于非線性方程的復(fù)雜性，有時(shí)很難直接求得方程組的解，這就需要構(gòu)造一個(gè)簡單的迭代方程，從容易求解的方程出發(fā)，通過路徑跟蹤，從而求出復(fù)雜方程的精確解，這就是同倫算法的基本思想[9]。

1.1 同倫算法基本原理

考慮n個(gè)變量n個(gè)非線性方程組的表達(dá)式為

(1)

其中，x=(x1，x2，x3，x4，…，xn)∈Rn，fi(x1， x2，x3，x4，…，xn)為定義在區(qū)域D上的實(shí)函數(shù)，i=1，2，3，…，n。

引入向量記號(hào)：

則式(1)可以轉(zhuǎn)換為

F(x)=0

(2)

用牛頓迭代法求解式(2)時(shí)，要求初值x0和目標(biāo)解x*很接近，才能保證迭代序列收斂到x*。但是很多非線性方程很難找到與精確值接近的初值，因此引入大范圍收斂的同倫算法[10]。根據(jù)同倫算法的定義，引入?yún)?shù)t構(gòu)造一組同倫映射H(x,t)，使得

H(x,t)=0

(3)

對(duì)于同倫映射H(x,t)，要求：當(dāng)t=0時(shí)，H(x,0)=G(x0)；當(dāng)t=1時(shí)，H(x,1)=F(x)，那么求F(x)=0的解就轉(zhuǎn)化為求同倫方程在t=1的解，即：

H(x,0)=G(x0)

(4)

H(x,1)=F(x)

(5)

對(duì)于t∈[0 1]，方程H(x,t)=0的解x=x(t)在Rn內(nèi)是一條連續(xù)光滑的曲線，一端為給定初值x0，另一端是H(x,1)=F(x)=0的解，如圖1所示。因此，采用基于預(yù)測(cè)-校正的算法跟蹤同倫曲線x(t)，使其從一端給定的初值x0開始，計(jì)算曲線上的每一個(gè)點(diǎn)xi，其中xi+1是xi先通過預(yù)測(cè)再校正得來的。

圖1 同倫算法示意圖Fig.1 Schematic diagram of homotopy algorithm

本文采用牛頓同倫方程組求解非線性方程的參數(shù)，表達(dá)式[11]為

H(x,t)=tF(x)+(1-t)[F(x)-F(x0)]

(6)

由于x0可以在定義域D中任取，突破了牛頓迭代法對(duì)初值選擇的限制。

為求解方程(2)的解x，先對(duì)同倫方程組H(x，t)=0的參數(shù)t進(jìn)行求導(dǎo)

(7)

(8)

同樣地，對(duì)式(1)的方程組求導(dǎo)有

(9)

根據(jù)式(6)可得：

(10)

(11)

于是式(8)就轉(zhuǎn)化為

(12)

這樣就把非線性方程的求解巧妙地轉(zhuǎn)化為微分方程初值問題的求解，即：

(13)

若式(13)存在唯一的解x=x(t)，即為式(2)的解。

1.2 歐拉法預(yù)估-四階龍格庫塔法校正

因?yàn)楣收下实姆植寄Ｐ涂梢悦枋鰹槭?13)所示的微分方程初值求解問題，因此，本文采用歐拉法預(yù)估-龍格庫塔法校正[11]計(jì)算微分方程的解。

(14)

(15)

由于四階龍格庫塔法的局部截?cái)嗾`差為o(h5)[11]，而且計(jì)算速度快，因此本文采用四階龍格庫塔法做數(shù)值校正。

令：

(16)

則四階龍格-庫塔的表達(dá)式為

(17)

其中：

(18)

經(jīng)過數(shù)次迭代之后求解得到的xn+1不一定是精確解x*，但是按照微分方程數(shù)值求解的收斂準(zhǔn)則，如果|xn+1-xn|<ε(ε為設(shè)置的精度)，那么則認(rèn)為找到精確解，否則就繼續(xù)以上兩步不斷進(jìn)行預(yù)估-校正的過程。

綜上所述，非線性方程求解的步驟為：

(1)構(gòu)造同倫映射H(x,t)，把F(x)嵌入到H(x,t)；

(2)設(shè)定迭代起點(diǎn)(t0,x0)，其中t0=0；

(3)采用歐拉法預(yù)估-四階龍格庫塔法校正，對(duì)解曲線x(t)做數(shù)值跟蹤；

(4)根據(jù)式(15)預(yù)測(cè)xn的估計(jì)值，再采用式(17)對(duì)估計(jì)值做校正得到修正值；

(5)判斷|xn+1-xn|<ε是否成立，若是，則認(rèn)為xn+1為式(2)的解x*，否則重復(fù)以上步驟繼續(xù)迭代，其中取步長h=1/N，N=1 000，精確度ε取1×10-4。

2 故障率模型的求解

2.1 參數(shù)估計(jì)

由于繼電保護(hù)設(shè)備在出廠或現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行前會(huì)進(jìn)行投運(yùn)前測(cè)試，因此本文假設(shè)運(yùn)行的繼電保護(hù)設(shè)備已經(jīng)過了早期失效期[12]，因此故障率擬合僅選取偶然失效期和損耗期。

一般的威布爾分布包括3個(gè)參數(shù)β,η,γ[13]，其中β為形狀參數(shù)，表征分布曲線的形狀；η為尺度參數(shù)，表征曲線的坐標(biāo)尺度；γ為位置參數(shù)，表征曲線的起始位置，一般情況下取為0[1,14]?；趦蓞?shù)威布爾分布的設(shè)備故障率的表達(dá)式為

(19)

分析式(19)可知，求解威布爾分布模型的關(guān)鍵在于β和η。本文采用極大似然函數(shù)估計(jì)威布爾分布參數(shù)[15]。對(duì)于可維修的繼電保護(hù)設(shè)備，似然函數(shù)為

(20)

式中n為樣本容量。

對(duì)應(yīng)的對(duì)數(shù)似然函數(shù)為

(21)

分別對(duì)β，η求偏導(dǎo)：

(22)

(23)

那么極大似然函數(shù)方程組為：

(24)

(25)

式(24)和(25)為非線性方程，采用牛頓同倫算法求解。

根據(jù)第1節(jié)的同倫算法理論知識(shí)，對(duì)式(25)的β和η做第二次求導(dǎo)運(yùn)算，可得：

(26)

(27)

(28)

(29)

即雅克比矩陣為

(30)

根據(jù)同倫算法，迭代公式為

(31)

當(dāng)k=0時(shí)，β0，η0為初值，即只需已知初值再根據(jù)式(31)即可估計(jì)參數(shù)β和η，從而得出威布爾分布的表達(dá)式。

2.2 故障率模型的建立

(1)初值的求解。選取2個(gè)歷史數(shù)據(jù)(td，λd)和(tg，λg)，構(gòu)建方程組如式(32)所示，求解β0和η0。

(32)

(2)偶然失效期和損耗期分界點(diǎn)確立。假設(shè)總的故障數(shù)據(jù)有N個(gè)，根據(jù)故障率的散點(diǎn)圖，選取合適的點(diǎn)數(shù)M，利用式(31)求解點(diǎn)數(shù)為M的參數(shù)，對(duì)于剩余的(N-M)點(diǎn)采用連接點(diǎn)處的故障率，取定值。M值的選取原則通過尋求min(eRMSE)所得。均方根誤差(eRMSE)的表達(dá)式為

(33)

式中：λ為分界點(diǎn)的故障率；λi為設(shè)備實(shí)際的故障率；yi為設(shè)備擬合的故障率。

3 輸電線路保護(hù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

為了全面、科學(xué)分析輸電線路保護(hù)拒動(dòng)、誤動(dòng)給電網(wǎng)帶來的影響，本文從切負(fù)荷損失，線路過負(fù)荷損失以及電壓越限損失3個(gè)指標(biāo)出發(fā)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)，其中故障率函數(shù)采用威布爾分布，故障嚴(yán)重度模型采用效用函數(shù)[16]。

效用函數(shù)分為3種：風(fēng)險(xiǎn)厭惡型、風(fēng)險(xiǎn)中立型和風(fēng)險(xiǎn)偏好型，文獻(xiàn)[16]指出風(fēng)險(xiǎn)偏好型可以準(zhǔn)確構(gòu)建事故發(fā)生后帶來的嚴(yán)重度模型，表達(dá)式為

s(w)=0.582(ew-1)

(34)

式中w為發(fā)生事故后切負(fù)荷損失、線路過負(fù)荷損失以及電壓越限損失，具體表達(dá)式參考文獻(xiàn)[17]。

綜合考慮切負(fù)荷損失、線路過負(fù)荷損失以及電壓越限損失的綜合損失為

s(w)=w1sFL(w)+w2sli(w)+w3sVi(w)

(35)

式中：w1、w2、w3為切負(fù)荷損失、線路過負(fù)荷損失以及電壓越限損失3個(gè)指標(biāo)的權(quán)重；sFL、sli、sVi分別為切負(fù)荷損失、線路過負(fù)荷損失以及電壓越限損失的嚴(yán)重度。

本文采用層次分析法求解權(quán)重，首先根據(jù)1-9標(biāo)度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)建立判斷矩陣Z為

(36)

其次根據(jù)式(37)求解切負(fù)荷損失、線路過負(fù)荷損失以及電壓越限損失3個(gè)指標(biāo)的權(quán)重分別為0.358，0.475，0.167。

(37)

那么綜合考慮輸電線路和線路保護(hù)的風(fēng)險(xiǎn)表達(dá)式為

R=0.8×P2×(1-P1)×s1(w)+
0.2×P2×P1×s2(w)

(38)

式中：P1為繼電保護(hù)設(shè)備對(duì)應(yīng)的一次設(shè)備的故障率；P2為線路保護(hù)設(shè)備的故障率；s1(w)為線路保護(hù)設(shè)備誤動(dòng)造成的損失；s2(w)為線路保護(hù)設(shè)備拒動(dòng)造成的損失。0.2和0.8是參考文獻(xiàn)[18]得到的。

分析式(38)可知，考慮一次二次設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)包括保護(hù)拒動(dòng)和誤動(dòng)帶來的風(fēng)險(xiǎn)，所謂繼電保護(hù)誤動(dòng)就是切除保護(hù)所在線路，此時(shí)線路為正常運(yùn)行狀態(tài)，即式中0.8×P2×(1-P1)；所謂拒動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)是指此時(shí)一次設(shè)備發(fā)生故障，對(duì)應(yīng)的保護(hù)拒動(dòng)，需要相鄰的后備保護(hù)來切除故障，即式中的0.2×P2×P1。

4 算例分析

記錄廣東某一地區(qū)相同型號(hào)，運(yùn)行環(huán)境相似的輸電線路保護(hù)設(shè)備臺(tái)賬以及故障信息，對(duì)應(yīng)不同年份的故障率統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示，故障率分布如圖2所示。

表1 繼電保護(hù)設(shè)備故障率統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)
Table1Statisticsofrelayprotectionequipmentfailurerate

圖2 繼電保護(hù)設(shè)備故障率分布曲線Fig.2 Distribution curve of relay protection equipment failure rate

4.1 繼電保護(hù)故障概率計(jì)算

(1)初值的確定。取9年和12年的故障率求解初值β0和η0，根據(jù)式(32)求得初始值(β0，η0)=(7.745,13.160)。

(2)分界點(diǎn)的確定。為了建立繼電保護(hù)設(shè)備故障率分布曲線，需要找出偶然失效期和損耗期的分界點(diǎn)，得出關(guān)于時(shí)間的故障率分布函數(shù)。根據(jù)圖2分析可知，分界點(diǎn)在7～9.5年之間，表2為計(jì)算選取不同分界點(diǎn)時(shí)，威布爾分布參數(shù)的估計(jì)值以及對(duì)應(yīng)分界點(diǎn)下均方根誤差。

表2 威布爾分布的參數(shù)分界點(diǎn)
Table2ParameterdemarcationpointofWeibulldistribution

分析表2可知，在8.5年時(shí)，均方根誤差最小，為0.0126，因此取第8.5年為偶然失效期和損耗期的分界點(diǎn)。因此，繼電保護(hù)設(shè)備故障率分布函數(shù)表達(dá)式為

(39)

根據(jù)式(39)做繼電保護(hù)設(shè)備的故障率分布擬合曲線如圖3所示。

圖3 繼電保護(hù)設(shè)備擬合曲線Fig.3 Fitting curve of relay protection equipment

4.2 初值的選擇對(duì)威布爾分布參數(shù)的影響

(1)采用已知的故障率求解初值。選取9年和12年的故障率，根據(jù)式(32)求得初始值(β0，η0)=(7.745 0，13.160 0)。

(2)采用rand函數(shù)產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)作為初始值。利用同倫算法求出的2種初值下的參數(shù)(β1,η1) = (7.820 3, 12.761 7)和(β2,η2) = (7.790 3, 13.118 0)，曲線擬合如圖4所示。

圖4 兩種不同初值的曲線擬合Fig.4 Curve fitting of two different initials

分析圖4可知，采用隨機(jī)數(shù)法和選用特定數(shù)值法確定初值得到的故障率曲線，數(shù)據(jù)均勻地分散在曲線兩側(cè)，并且二者曲線幾乎重合，所估計(jì)的β，η近似相等，即采用牛頓同倫算法求解非線性方程不受初值的影響，具有很強(qiáng)的優(yōu)越性。

4.3 最小二乘法和同倫算法的比較

同樣地，采用最小二乘法估計(jì)威布爾分布參數(shù)，估計(jì)結(jié)果如表3所示。

將2種方法得出的參數(shù)代入威布爾分布方程，作曲線擬合，結(jié)果如圖5所示。

表3 基于最小二乘法的參數(shù)估計(jì)
Table3Parameterestimationbasedontheleastsquaremethod

圖5 2種算法下的曲線擬合Fig.5 Curve fitting in two algorithms

為了比較2種算法下曲線擬合的誤差，本文采用相對(duì)誤差[19]來衡量，2種算法下的相對(duì)誤差如圖6所示，相對(duì)誤差的分布情況如表4所示。

圖6 2種算法的相對(duì)誤差Fig.6 Relative error of two algorithms

分析表4以及圖6可知，采用同倫算法擬合的故障率的相對(duì)誤差>30%的個(gè)數(shù)為0，1個(gè)位于20%～30%，其他的全部<20%，但是最小二乘法，有1個(gè)相對(duì)誤差>30%，相比較而言，同倫算法擬合效果更好。

4.4 輸電線路風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算

利用中國電力科學(xué)研究院PSASP7.0仿真平臺(tái)，對(duì)圖7所示的WSCC-9系統(tǒng)進(jìn)行仿真，仿真和計(jì)算保護(hù)拒動(dòng)和誤動(dòng)情況下帶來的損失如表5、6所示。

圖7 WSCC-9 系統(tǒng)單線圖 Fig.7 Single-line diagram of WSCC-9

表6 線路正常運(yùn)行繼電保護(hù)誤動(dòng)帶來的損失Table 6 Loss of maloperation of relay protection under line normal operation

分析表5、6可知，相同線路保護(hù)發(fā)生拒動(dòng)和誤動(dòng)給電網(wǎng)帶來的損失不同，在線路發(fā)生故障繼電保護(hù)拒動(dòng)的情況下，若是L1發(fā)生故障，此時(shí)需要相鄰線路保護(hù)切除故障，有3種情況：若L1兩端保護(hù)都拒動(dòng)，即事故發(fā)生的概率為P22×P1，此時(shí)需要L2的保護(hù)動(dòng)作以及變壓器T2保護(hù)動(dòng)作，即L1，L2以及變壓器T2都要斷開，計(jì)算此時(shí)電網(wǎng)損失；若靠近L2的保護(hù)拒動(dòng)，事故發(fā)生的概率為P2×(1-P2)×P1，此時(shí)只需要L2的保護(hù)動(dòng)作，此時(shí)L1，L2要斷開，計(jì)算此時(shí)電網(wǎng)損失；若靠近變壓器的保護(hù)拒動(dòng)，事故發(fā)生的概率為P2×(1-P2)×P1，需要變壓器T2保護(hù)動(dòng)作，此時(shí)L1，T2要斷開，計(jì)算此時(shí)電網(wǎng)損失。而且這3種情況是互相獨(dú)立的，采用概率加和計(jì)算，利用PSASP7.0仿真平臺(tái)可得此時(shí)損失最大。同理可得，L2次之，L3的損失最小。在線路正常運(yùn)行保護(hù)誤動(dòng)的情況下，類似于N-1故障，利用PSASP7.0仿真平臺(tái)計(jì)算可得L5保護(hù)誤動(dòng)時(shí)損失最大，L2次之，L6最小。

[19-20]可得輸電線路故障率如表7所示。

表7 輸電線路故障率
Table7Failurerateoftransmissionlines

假設(shè)繼電保護(hù)運(yùn)行8年，根據(jù)式(39)計(jì)算故障率為0.033 7。根據(jù)式(38)計(jì)算電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)以及風(fēng)險(xiǎn)排序如表8所示。

表8 輸電線路運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)與排序
Table8Operationriskindexesandsequencesoftransmissionlines

分析表8可知，在由于繼電保護(hù)不正確動(dòng)作帶來的風(fēng)險(xiǎn)中，L5線路保護(hù)風(fēng)險(xiǎn)最大，對(duì)系統(tǒng)的危害最大，L2次之，L3最小，需要運(yùn)行人員在制定檢修計(jì)劃以及差異化運(yùn)維策略時(shí)引起足夠的重視。

所謂運(yùn)維策略指的是設(shè)備的日常巡維、特別巡維的工作周期、工作內(nèi)容及工作要求。由于繼電保護(hù)設(shè)備種類繁多，如果選用相同的巡視周期，必然浪費(fèi)不必要的人力和物力的投入。但是在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果分析的基礎(chǔ)上，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)果可以制定不同的巡視周期，對(duì)于線路5，由于保護(hù)發(fā)生故障帶來的風(fēng)險(xiǎn)最大，那么日常巡視周期由原來的1月/次縮短為2周/次，對(duì)于線路3，由于風(fēng)險(xiǎn)比較小，因此日常巡視周期相應(yīng)延長為6月/次，即實(shí)現(xiàn)差異化運(yùn)維。

5 結(jié) 論

(1)本文采用兩參數(shù)的威布爾分布，利用收斂范圍大的同倫算法求解非線性方程，求解繼電保護(hù)故障率分布；

(2)采用效用函數(shù)從切負(fù)荷損失，線路過負(fù)荷損失以及電壓越限損失3個(gè)指標(biāo)計(jì)算損失，求解繼電保護(hù)不正確動(dòng)作帶來的風(fēng)險(xiǎn)，包括拒動(dòng)和誤動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)，最后算例表明，綜合考慮一次二次設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系能夠反映電網(wǎng)的實(shí)際運(yùn)行情況。

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(編輯 張小飛)

Risk Assessment System of Transmission Line Considering Relay Protection Fault

GONG Qingwu，LIN Yanzhen

(School of Electrical Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China)

The transmission line plays a role of power transmission and distribution function in the power grid, whose failure will bring enormous influence on the operation of power grid. This paper proposes a risk assessment system with comprehensively considering the transmission line and line protection. We use Newton-Homotopy algorithm to estimate the parameters of Weibull distribution and construct the fault rate model of relay protection; adopt utility function to construct the model of severity including the loss of load, line overload and voltage limit; and use the definition of risk to calculate the risk of transmission line under relay protection equipment fault, scan the weakness of grid, and provide theoretical basis for setting the differential operation strategy. Finally, the calculation and simulation results of the WSCC-9 test system verify the correctness and efficiency of the comprehensive risk assessment system of grid with considering the protection fault characteristics of transmission line.

transmission line; relay protection equipment; Newton-Homotopy algorithm; Weibull distribution; utility function

國家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2013BAA02B01)

TM 754

A

1000-7229(2016)07-0141-08

10.3969/j.issn.1000-7229.2016.07.020

2016-03-12

龔慶武(1967)，男，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行與控制、優(yōu)化調(diào)度等；

林燕貞(1991)，女，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)繼電保護(hù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

Project supported by the National Science and Technology Support Program(2013BAA02B01)