別朝紅,潘超瓊,陳葉,李芙蓉

(1.西安交通大學(xué)電力設(shè)備電氣絕緣國家重點實驗室,710049,西安;2.西安交通大學(xué)陜西省智能電網(wǎng)重點實驗室,710049,西安;3.西安交通大學(xué)電氣工程學(xué)院,710049,西安;4.英國巴斯大學(xué)電氣工程學(xué)院,BA2 7AY,英國巴斯)

我國國家主席習(xí)近平在第七十五屆聯(lián)合國大會一般性辯論上發(fā)表重要講話[1],明確指出“中國二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值,努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和”,表明我國需進一步加快能源變革轉(zhuǎn)型,以解決當(dāng)前我國面臨的能源結(jié)構(gòu)不合理、資源環(huán)境約束趨緊、能源安全風(fēng)險高、能源利用效率低等嚴(yán)重制約經(jīng)濟、社會、環(huán)境協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展的深層次矛盾與問題。同時,我國關(guān)于制定“十四五”規(guī)劃的建議[2]中也明確指出要“促進經(jīng)濟社會發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型,建設(shè)人與自然和諧共生的現(xiàn)代化”。

能源轉(zhuǎn)型給我國能源行業(yè)的發(fā)展帶來了巨大的機遇和挑戰(zhàn)。新能源由于其資源豐富、清潔低碳的特點受到廣泛關(guān)注,國務(wù)院發(fā)布的《新時代的中國能源發(fā)展》白皮書指出要大力推進低碳能源替代高碳能源、可再生能源替代化石能源,優(yōu)先發(fā)展非化石能源,建設(shè)多元清潔的能源供應(yīng)體系[3]。同時,隨著高比例新能源不斷接入電力系統(tǒng),其所具有的間歇性和波動性給系統(tǒng)帶來了高度的不確定性。

風(fēng)險評估由于能夠準(zhǔn)確地刻畫電力系統(tǒng)所面臨的威脅、存在的弱點及造成的影響,而成為了確保系統(tǒng)安全、優(yōu)質(zhì)、經(jīng)濟地供應(yīng)電能的首要研究。然而,隨著高比例具有高度不確定性的新能源接入電力系統(tǒng),確定性的風(fēng)險評估已經(jīng)無法適應(yīng)新能源電力系統(tǒng)在規(guī)劃、運行、交易、決策等領(lǐng)域的應(yīng)用需求,而概率風(fēng)險評估是評估高度不確定性系統(tǒng)風(fēng)險的有力工具,因此針對新能源電力系統(tǒng)的概率風(fēng)險評估成為非常必要的研究和亟待解決的難題。

本文立足于能源轉(zhuǎn)型下的新能源電力系統(tǒng),首先闡述了新能源電力系統(tǒng)概率風(fēng)險評估的迫切性,其次對概率風(fēng)險評估的含義和應(yīng)用現(xiàn)狀以及新能源電力系統(tǒng)概率風(fēng)險評估的特點進行了概述,然后在風(fēng)險評估研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,從風(fēng)險建模、風(fēng)險評估、風(fēng)險分析和風(fēng)險決策4個層面分析了新能源電力系統(tǒng)概率風(fēng)險評估的關(guān)鍵問題,最后對未來研究方向進行了展望并總結(jié)。

1 新能源電力系統(tǒng)概率風(fēng)險評估的迫切性

對于新能源電力系統(tǒng)而言,在保障系統(tǒng)安全、優(yōu)質(zhì)、經(jīng)濟地供應(yīng)電能的基礎(chǔ)上,適應(yīng)高比例新能源接入的特點是其發(fā)展的核心要求之一。隨著新能源的不斷接入,系統(tǒng)將呈現(xiàn)高度的不確定性,同時電力系統(tǒng)的規(guī)模將不斷擴大,網(wǎng)架結(jié)構(gòu)也將變得更加復(fù)雜,確保系統(tǒng)在如此不確定且復(fù)雜情況下的安全可靠供電,并避免低概率高損失故障的發(fā)生成為新能源電力系統(tǒng)規(guī)劃和運行過程中的首要任務(wù)。

針對上述新能源電力系統(tǒng)所要解決的在高度不確定性情況下實現(xiàn)系統(tǒng)安全可靠供電的這一首要任務(wù),確定性的風(fēng)險評估在風(fēng)險建模方面,新能源出力模型大多單獨考慮一種類型新能源的時空相關(guān)性,新能源故障模式多為單一故障模式;在風(fēng)險評估方面,算法核心大多基于對高概率低損失和低概率高損失故障無差別對待的時序或者非時序蒙特卡羅模擬,算法加速大多是基于狀態(tài)抽樣層面的;在風(fēng)險分析方面,風(fēng)險指標(biāo)均基于長期的平均數(shù)字特征,薄弱環(huán)節(jié)識別一般使用可靠性跟蹤或者靈敏度分析法;在風(fēng)險決策方面,無論是運行方式安排還是設(shè)備備用規(guī)劃上,均使用確定性的原則且對不同類型的風(fēng)險不作區(qū)分。綜上所述,確定性風(fēng)險評估的理論和方法已經(jīng)無法適應(yīng)新能源電力系統(tǒng)在規(guī)劃、運行、交易、決策等領(lǐng)域的應(yīng)用需求。

而后興起的概率風(fēng)險評估通過建立不確定性來源的模型、刻畫不確定性故障的發(fā)展過程、分析不確定性的最終結(jié)果、指導(dǎo)系統(tǒng)的優(yōu)化決策等來開展具有極高不確定度系統(tǒng)的風(fēng)險評估。由此而言,概率風(fēng)險評估為解決含高比例新能源電力系統(tǒng)風(fēng)險評估所面臨的瓶頸難題提供了一條可行的研究思路。雖然概率風(fēng)險評估研究已經(jīng)在航空航天、核能、化工、國防等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,但是由于新能源電力系統(tǒng)具有高度不確定性、元件數(shù)目繁多、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜、電磁與機電暫態(tài)交織等眾多特點,其他領(lǐng)域的概率風(fēng)險評估研究成果難以直接應(yīng)用。針對新能源電力系統(tǒng)的上述特點,從模型、方法、指標(biāo)和應(yīng)用等方面進行深入研究,建立一套完整的新能源電力系統(tǒng)概率風(fēng)險評估方法體系十分迫切。

2 新能源電力系統(tǒng)概率風(fēng)險評估概述

2.1 概率風(fēng)險評估的含義

概率風(fēng)險評估的概念最早于1972年在美國原子能委員會首次應(yīng)用事件樹和故障樹相結(jié)合的分析技術(shù),成功地對核電站的風(fēng)險進行定量的綜合評估后得到廣泛應(yīng)用。隨后,美國核管理委員會和美國航空航天局開始使用概率風(fēng)險評估對系統(tǒng)風(fēng)險進行定量的評估,用以實現(xiàn)工程系統(tǒng)的安全管理[4-6]。

概率風(fēng)險評估是一種定量的概率性風(fēng)險評估方法,通過概率性建模綜合考慮系統(tǒng)中的各種定量信息和隨機因素,構(gòu)建量化的風(fēng)險事件鏈模型,利用合理的不確定性分析方法,預(yù)測系統(tǒng)的風(fēng)險水平,分析影響風(fēng)險的關(guān)鍵因素,進而為復(fù)雜系統(tǒng)的風(fēng)險管理提供決策支持[7-9]。概率風(fēng)險評估的核心內(nèi)涵包括風(fēng)險源概率建模、事件鏈建模、故障建模、模型量化與集成、不確定性與敏感性分析、結(jié)果分析,它們之間的內(nèi)在聯(lián)系如圖1所示。

圖1 概率風(fēng)險評估的核心內(nèi)涵

概率風(fēng)險評估與傳統(tǒng)可靠性評估及危險分析的區(qū)別和聯(lián)系如表1所示,概率風(fēng)險評估針對具有不確定性的復(fù)雜系統(tǒng)進行完整、系統(tǒng)的概率性量化建模和分析,它不僅提供概率性的風(fēng)險指標(biāo),而且更加強調(diào)對導(dǎo)致風(fēng)險不確定性的來源、發(fā)展和影響的準(zhǔn)確描述,因此更能反映系統(tǒng)的真實風(fēng)險水平,進而為資源分配和風(fēng)險決策提供更加合理的依據(jù)[10]。

表1 概率風(fēng)險評估與可靠性評估及危險分析的對比

2.2 概率風(fēng)險評估的應(yīng)用現(xiàn)狀

由于概率風(fēng)險評估技術(shù)在不確定復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險建模、評估、分析、決策等方面的優(yōu)勢,已經(jīng)在航空航天、核能、化工、國防等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。文獻[11-14]在剖析概率風(fēng)險評估技術(shù)在載人航天的范圍、對象、實施條件等方面工程實用性問題的基礎(chǔ)上,結(jié)合我國航天系統(tǒng)安全性分析的現(xiàn)狀,將該技術(shù)應(yīng)用于我國航天系統(tǒng)并給出了具體的應(yīng)用示例。文獻[15-17]介紹了概率風(fēng)險評估技術(shù)在反應(yīng)堆核設(shè)施和放射性物質(zhì)運輸以及核電廠等方面的應(yīng)用。文獻[18]分析了概率風(fēng)險評估技術(shù)在國外污染場地風(fēng)險評估中的案例應(yīng)用,通過對比傳統(tǒng)確定性風(fēng)險評估,進一步說明了概率風(fēng)險評估在我國污染場地健康風(fēng)險管理應(yīng)用上的有效性。由此而言,概率風(fēng)險評估為解決含高比例新能源電力系統(tǒng)風(fēng)險評估目前的瓶頸問題提供了可行的研究思路。

2.3 新能源電力系統(tǒng)概率風(fēng)險評估的特點

基于概率風(fēng)險評估理論的核心內(nèi)涵,欲構(gòu)建完整的新能源電力系統(tǒng)概率風(fēng)險評估方法體系,需要從風(fēng)險建模、風(fēng)險評估、風(fēng)險分析以及風(fēng)險決策4個方面進行深入研究。具體而言,它通過新能源的概率風(fēng)險建模、復(fù)雜電力系統(tǒng)的概率風(fēng)險建模及算法研究,提出全面反映系統(tǒng)實際風(fēng)險水平的多層次指標(biāo)體系及薄弱環(huán)節(jié)識別方法,從而探索具有更高實用價值的新能源電力系統(tǒng)概率風(fēng)險評估應(yīng)用理論。其旨在突破確定性風(fēng)險評估基于風(fēng)險長期平均數(shù)字特征無法對高發(fā)生概率低嚴(yán)重后果和低發(fā)生概率高嚴(yán)重后果事件進行區(qū)分的局限,全面精細地刻畫系統(tǒng)的不確定性,為高比例新能源接入的電力系統(tǒng)的規(guī)劃和運行提供合理的決策依據(jù)。新能源電力系統(tǒng)概率風(fēng)險評估在模型、算法、指標(biāo)和應(yīng)用方面的具體關(guān)鍵問題將在下一章中展開詳述。

3 新能源電力系統(tǒng)概率風(fēng)險評估的關(guān)鍵問題

3.1 新能源的概率風(fēng)險建模

3.1.1 新能源出力模型研究現(xiàn)狀 新能源間歇性和波動性的特點給電力系統(tǒng)的風(fēng)險評估帶來了極大的挑戰(zhàn),隨著對新能源特點認(rèn)知的不斷深入,其風(fēng)險模型也在逐步完善。其中,風(fēng)力發(fā)電技術(shù)起步較早,風(fēng)險模型發(fā)展較為成熟,從單一風(fēng)電場到多個風(fēng)電場、從僅考慮概率分布到考慮時空相關(guān)性等都有相應(yīng)的研究,現(xiàn)有的風(fēng)電場出力模型總結(jié)于表2中。

表2 風(fēng)電場出力模型

相對而言,光伏發(fā)電起步較晚。文獻[27]基于光伏電站出力服從的貝塔分布提出了光伏發(fā)電的概率分布函數(shù)抽樣法。文獻[28]根據(jù)季節(jié)判斷云朵的位置和降雨量,結(jié)合晴空系數(shù)和光透射比等天氣參數(shù),提出了每小時光輻照度數(shù)據(jù)的生成算法。

同時考慮風(fēng)電場和光伏電站出力的模型方面也有相應(yīng)的研究成果。文獻[29]提出經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法來預(yù)測風(fēng)速和光輻照度數(shù)據(jù)。文獻[30]分析了同一地區(qū)風(fēng)速和光輻照度序列的自相關(guān)性和互相關(guān)性。文獻[31]在考慮風(fēng)電場和光伏電站空間相關(guān)性的基礎(chǔ)上對新能源場站進行了容量規(guī)劃。文獻[32]考慮風(fēng)功率和負(fù)荷之間的不確定性及相關(guān)性研究了電力系統(tǒng)的概率多目標(biāo)優(yōu)化潮流。

3.1.2 新能源故障模式研究現(xiàn)狀 新能源場站作為電力系統(tǒng)的發(fā)電元件,其故障的不確定性給系統(tǒng)的安全可靠運行帶來風(fēng)險。目前新能源的故障模式多為單一故障模式,相依故障模型方面的研究較少考慮。實際上,相依故障后果嚴(yán)重,忽略新能源相依故障使得風(fēng)險評估結(jié)果過于樂觀,無法反映其接入系統(tǒng)后風(fēng)險的真實水平。

3.1.3 風(fēng)險建模的關(guān)鍵問題 現(xiàn)有的新能源出力模型中大多單獨考慮風(fēng)電場出力的時空相關(guān)性或者單獨考慮光伏電站出力的時空相關(guān)性,較少從互補的角度同時考慮風(fēng)電場和光伏電站出力之間的時空相關(guān)性以及新能源出力與負(fù)荷之間的時空相關(guān)性;新能源故障模式多為單一故障模式,較少同時考慮內(nèi)、外部因素導(dǎo)致的相依故障模式。隨著高比例具有高度不確定性新能源的接入,電力系統(tǒng)所面臨的風(fēng)險進一步增大,現(xiàn)有的新能源出力和故障模型無法精確刻畫其不確定性,亟需進一步完善新能源的風(fēng)險模型,為系統(tǒng)的概率風(fēng)險評估做好準(zhǔn)備工作。

(1)在出力模型方面,由于Copula函數(shù)模型和其他考慮相關(guān)性的模型相比,能夠更好地保持歷史新能源出力數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計量、概率分布特性以及線性和非線性相關(guān)結(jié)構(gòu),故而可以利用其從互補的角度考慮風(fēng)電場和光伏電站出力之間的時空相關(guān)性以及新能源出力與負(fù)荷之間的時空相關(guān)性。

(2)在故障模式方面,除考慮單一故障模式外,還需要借鑒常規(guī)元件故障模型研究極端天氣等外部因素對新能源故障停運的影響,并基于可靠性理論中的共因故障和共模故障原理研究內(nèi)部因素對故障停運的影響,建立新能源的復(fù)雜相依故障模型。

3.2 概率風(fēng)險評估技術(shù)

3.2.1 風(fēng)險評估算法研究現(xiàn)狀 現(xiàn)有的電力系統(tǒng)風(fēng)險評估方法[33-38]均基于傳統(tǒng)的非時序或者時序蒙特卡羅框架,僅針對抽樣到的故障狀態(tài)進行充裕度評估和狀態(tài)校正,不考慮故障的發(fā)展。對于電力系統(tǒng)而言,連鎖故障反映故障的進一步發(fā)展,忽略連鎖故障的風(fēng)險評估將導(dǎo)致評估結(jié)果偏離真實的風(fēng)險水平。同時,新能源的時序出力波動性是連鎖事故鏈的重要觸發(fā)源,即系統(tǒng)故障時段內(nèi)新能源出力的波動很可能引發(fā)進一步故障,但目前同時考慮高比例新能源不確定性和連鎖故障之間相互作用對電力系統(tǒng)風(fēng)險評估影響的研究還較少。

另外,現(xiàn)有風(fēng)險評估方法大多基于風(fēng)險的長期平均數(shù)字特征,對高發(fā)生概率低嚴(yán)重后果和低發(fā)生概率高嚴(yán)重后果事件不作區(qū)分地抽樣評估,無法全面、深刻、真實地反映電力系統(tǒng)實際所面臨的風(fēng)險特性。實際上,高概率低損失和低概率高損失故障發(fā)生的概率和對電力系統(tǒng)造成的后果不同,如圖2所示,決策者在面對不同風(fēng)險類型時所做的決定也有很大的差別。

圖2 風(fēng)險類型

3.2.2 算法計算效率研究現(xiàn)狀 提高算法的計算效率也是風(fēng)險評估研究的重點,蒙特卡羅模擬法的計算量與試驗函數(shù)的方差成正比,與估計精度的平方成反比,即在一定的精度下,減小抽樣次數(shù)的唯一途徑就是減小方差。目前的研究大多是從狀態(tài)抽樣這一層面來加速算法的,包括控制變量法、分層抽樣法、重要抽樣法、故障智能篩選排序法等減小方差的研究,歸納于表3中。隨著電力系統(tǒng)越來越可靠,風(fēng)險評估的計算精度越來越小,所需要的計算量變大,僅依靠傳統(tǒng)的狀態(tài)抽樣層面減小方差的加速方法已經(jīng)不能滿足高比例新能源接入的電力系統(tǒng)對風(fēng)險評估計算效率的要求。

表3 蒙特卡羅模擬加速方法

3.2.3 風(fēng)險評估的關(guān)鍵問題 在算法核心方面,現(xiàn)有風(fēng)險評估算法不能同時考慮連鎖故障和新能源出力時序波動性之間的相互作用對電力系統(tǒng)的影響,且評估時不能區(qū)分不同類型的風(fēng)險;在算法效率方面,傳統(tǒng)基于狀態(tài)抽樣層面的加速方法有待提高。因此,亟需建立針對新能源電力系統(tǒng)的系統(tǒng)化、高效的概率風(fēng)險評估算法。

(1)在評估算法方面,需要研究能夠區(qū)分處于中心分布和尾部分布兩種不同風(fēng)險類型的風(fēng)險全分布評估算法。首先,對于中心分布的高概率低損失風(fēng)險,利用時序連鎖交叉蒙特卡羅方法考慮新能源時序出力波動性和連鎖故障之間相互作用對系統(tǒng)風(fēng)險的影響;其次,可以利用極值原理來刻畫尾部分布的低概率高損失風(fēng)險的特性。

(2)在計算效率方面,研究從蒙特卡羅模擬的全過程包括狀態(tài)抽樣、狀態(tài)評估和狀態(tài)校正3個方面全面提高概率風(fēng)險評估算法效率的方法。首先,在狀態(tài)抽樣環(huán)節(jié)可以通過子集模擬法引入合理的中間事件,從而精準(zhǔn)高效地捕捉低頻高危狀態(tài);其次,在狀態(tài)評估環(huán)節(jié)可以將解析法和模擬法相結(jié)合,從而減少每次狀態(tài)評估的時間;最后,在狀態(tài)校正環(huán)節(jié)可以通過對偶理論研究去除冗余約束的方法,從而減少優(yōu)化模型的求解時間。

3.3 多層次概率指標(biāo)體系和薄弱環(huán)節(jié)識別方法

3.3.1 風(fēng)險指標(biāo)體系研究現(xiàn)狀 當(dāng)前,電力系統(tǒng)風(fēng)險評估的指標(biāo)體系主要以基于期望值的單一性風(fēng)險指標(biāo)為主[43-49],不能區(qū)分高概率低損失和低概率高損失故障,致使后者被前者湮沒。實際上,高概率低損失故障雖然發(fā)生概率高,但給系統(tǒng)造成的損失小,而低概率高損失故障雖然發(fā)生概率低,但帶來的后果格外嚴(yán)重且易引發(fā)連鎖事故,是電力系統(tǒng)運行人員嚴(yán)格防控的對象。因此,面向不同的風(fēng)險類型必須使用不同的指標(biāo)進行評估,目前的指標(biāo)體系還無法做到。

3.3.2 薄弱環(huán)節(jié)識別方法研究現(xiàn)狀 識別系統(tǒng)中的薄弱環(huán)節(jié),從而提出具有針對性的改善措施,對電力系統(tǒng)安全可靠運行非常重要。在電力系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)識別方面,現(xiàn)有的研究大致分為可靠性跟蹤和靈敏度分析兩種方法,總結(jié)歸納如表4所示。

表4 薄弱環(huán)節(jié)識別方法

可靠性跟蹤法通過將系統(tǒng)的可靠性指標(biāo)完全分?jǐn)偟矫總€元件上,來反映每個元件對系統(tǒng)可靠性指標(biāo)的貢獻程度,進而識別出系統(tǒng)中最薄弱的元件。文獻[50]基于配電網(wǎng)分塊算法和可靠性跟蹤準(zhǔn)則,提出了配電網(wǎng)元件可靠性雙層分?jǐn)偰Ｐ汀Ｎ墨I[51]運用可靠性跟蹤原理分析了省級電網(wǎng)各元件對系統(tǒng)不可靠性的分?jǐn)傟P(guān)系,辨識出了4種典型運行方式下的系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)并提出針對性的改善方案。文獻[52]從部件的角度構(gòu)建了電力變壓器的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,并提出了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的多狀態(tài)變壓器可靠性跟蹤分析方法。文獻[53]基于Shapley值分?jǐn)偛煌＿\對系統(tǒng)削負(fù)荷的影響,克服了傳統(tǒng)上基于比例分?jǐn)倻?zhǔn)則平均化處理元件對系統(tǒng)不可靠性貢獻度導(dǎo)致的精度不高的問題。

靈敏度分析法通過求解可靠性指標(biāo)對系統(tǒng)元件參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù),研究系統(tǒng)可靠性對元件參數(shù)變化的敏感程度,從而識別系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)。文獻[54]利用靈敏度分析法分析了配電網(wǎng)可靠性指標(biāo)對于可量化和不可量化因素的靈敏度。文獻[55]基于靈敏度分析法比較了斷路器元件參數(shù)變化對變電站可靠性的影響。文獻[34]在多個風(fēng)電場接入電力系統(tǒng)的場景下,從靈敏度分析的角度研究了儲能容量的規(guī)劃問題。文獻[56]針對含風(fēng)電的交直流電力系統(tǒng),推導(dǎo)出了可靠性指標(biāo)對直流功率和雙饋感應(yīng)發(fā)電機有功出力靈敏度的解析表達式。

3.3.3 風(fēng)險分析的關(guān)鍵問題 總體而言,無論是風(fēng)險評估指標(biāo)體系還是薄弱環(huán)節(jié)識別方面,現(xiàn)有的研究均不能對高概率低損失和低概率高損失故障進行區(qū)分,無法做到針對不同的風(fēng)險類型給出相應(yīng)的評估指標(biāo)和薄弱環(huán)節(jié)識別方法,運行管理人員只能基于“大平均”的評估結(jié)果進行決策,不利于電力系統(tǒng)的安全可靠運行。特別是高比例具有高度不確定性新能源接入的場景下,電力系統(tǒng)風(fēng)險規(guī)避和管控對薄弱環(huán)節(jié)識別的要求更加嚴(yán)格,亟需建立能夠反映電力系統(tǒng)風(fēng)險水平的多層次概率風(fēng)險評估指標(biāo)體系和基于概率風(fēng)險評估的薄弱環(huán)節(jié)識別方法。

(1)在多層次概率指標(biāo)體系方面,分割多目標(biāo)風(fēng)險分析理論將系統(tǒng)的風(fēng)險狀態(tài)劃分為多個區(qū)間,除了得到單一的平均風(fēng)險指標(biāo)外,還可以得到不同風(fēng)險區(qū)間的風(fēng)險分布,有利于捕捉系統(tǒng)潛在的極端風(fēng)險[57]。它引入了條件期望值的概念,例如高風(fēng)險區(qū)間的風(fēng)險概率和條件風(fēng)險分別如下

(1)

(2)

式中:Ph為高風(fēng)險區(qū)間的風(fēng)險概率;βh為高風(fēng)險區(qū)間劃分的起始風(fēng)險;P(x)為當(dāng)系統(tǒng)風(fēng)險為x時的概率;Rh為高風(fēng)險區(qū)間的條件風(fēng)險。其余風(fēng)險區(qū)間的公式以此類推。基于此,可以利用分割多目標(biāo)風(fēng)險分析理論構(gòu)建多層次的概率風(fēng)險評估指標(biāo)體系,以反映不同層次的風(fēng)險水平。

(2)在薄弱環(huán)節(jié)識別方面,可以將概率風(fēng)險評估中的割集重要度、微分重要度等重要度辨識方法和傳統(tǒng)電力系統(tǒng)可靠性靈敏度分析理論相結(jié)合,研究含新能源節(jié)點影響的全面薄弱環(huán)節(jié)識別體系。

3.4 概率風(fēng)險優(yōu)化決策

3.4.1 運行方式安排研究現(xiàn)狀 推廣風(fēng)險評估結(jié)果的應(yīng)用能夠最大程度地保證電力系統(tǒng)的安全可靠運行。在運行方式安排的決策應(yīng)用方面,通常分為在目標(biāo)函數(shù)和約束條件中考慮風(fēng)險指標(biāo)兩種方法。文獻[58]將切負(fù)荷費用考慮在目標(biāo)函數(shù)最小化中,從而對社區(qū)微電網(wǎng)的儲能容量進行優(yōu)化。文獻[59]在建筑熱動力學(xué)背景下,將風(fēng)險指標(biāo)考慮在目標(biāo)函數(shù)中來對社區(qū)微電網(wǎng)進行優(yōu)化調(diào)度。文獻[60]在約束條件中給出條件風(fēng)險價值的上下限范圍,從而實現(xiàn)自主分布式智能電網(wǎng)的電力采購優(yōu)化。文獻[61-62]對可靠性指標(biāo)進行約束,以達到優(yōu)化決策維護配電系統(tǒng)的目的。

3.4.2 設(shè)備備用規(guī)劃研究現(xiàn)狀 在電力系統(tǒng)備用規(guī)劃方面,文獻[63]提出了一種考慮燃氣蒸汽聯(lián)合循環(huán)機組運行模式的綜合能源系統(tǒng)備用配置與校核模型,克服了傳統(tǒng)線性模型高估機組爬坡能力所導(dǎo)致的系統(tǒng)實際備用不足的問題。文獻[64]基于條件風(fēng)險價值研究了綜合能源系統(tǒng)風(fēng)險厭惡機組組合問題,為電力系統(tǒng)設(shè)備備用規(guī)劃研究打下了基礎(chǔ)。

3.4.3 風(fēng)險決策的關(guān)鍵問題 傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)風(fēng)險決策使用確定性的原則,如發(fā)電容量規(guī)劃的百分比備用原則和輸電規(guī)劃的N-1原則等[65]。同時,仍存在無法區(qū)分高概率低損失和低概率高損失兩種不同風(fēng)險類型的問題,使得決策結(jié)果太過粗略,減弱了風(fēng)險評估對大規(guī)模停電事故的預(yù)防抵御作用。在高比例的具有高度不確定性的新能源接入之后,電力系統(tǒng)的可靠性和經(jīng)濟性之間的矛盾愈發(fā)突出,這些確定性的應(yīng)用原則更加無法合理、全面地考慮新能源、系統(tǒng)元件故障和負(fù)荷的不確定性,故而無法滿足系統(tǒng)在規(guī)劃、運行、交易、決策等領(lǐng)域的應(yīng)用需求,亟需探索和研究具有更高實用價值的新能源電力系統(tǒng)概率風(fēng)險評估決策應(yīng)用理論,為規(guī)劃和運行提供合理的決策依據(jù),進而提高系統(tǒng)的整體安全運行水平。

將新能源的概率風(fēng)險模型應(yīng)用到復(fù)雜電力系統(tǒng)概率風(fēng)險評估的方法中,結(jié)合多層次的概率風(fēng)險評估指標(biāo)體系和薄弱環(huán)節(jié)識別方法,同時考慮確定性和概率性的因素,通過在優(yōu)化決策模型的目標(biāo)函數(shù)或者約束條件中考慮概率風(fēng)險指標(biāo),來實現(xiàn)對新能源電力系統(tǒng)規(guī)劃和運行中不同層次風(fēng)險決策的有效指導(dǎo),如

(3)

Rl≤R(t)≤Ru

(4)

式中:R′(t)為概率風(fēng)險費用;N為發(fā)電機組總數(shù);Ci(t)為t時刻發(fā)電機組i的燃料費用;Si(t)為t時刻發(fā)電機組i的啟停費用;R(t)為概率風(fēng)險指標(biāo);Ru和Rl為概率風(fēng)險指標(biāo)的上下界。

上述新能源電力系統(tǒng)概率風(fēng)險評估關(guān)鍵問題在風(fēng)險建模、評估、分析和決策方面的具體內(nèi)容及4者之間的關(guān)系如圖3所示。

圖3 新能源電力系統(tǒng)概率風(fēng)險評估的關(guān)鍵問題

4 新能源電力系統(tǒng)概率風(fēng)險評估未來研究方向展望

隨著我國能源轉(zhuǎn)型的不斷深入,高比例新能源的接入既是構(gòu)建清潔低碳、安全高效的現(xiàn)代能源體系的必要手段,同時其高度的不確定性又給電力系統(tǒng)的安全可靠運行帶來了諸多挑戰(zhàn),針對新能源電力系統(tǒng)的概率風(fēng)險評估就顯得尤為重要。結(jié)合風(fēng)險評估的研究現(xiàn)狀,新能源電力系統(tǒng)概率風(fēng)險評估未來的研究重點如下。

(1)在風(fēng)險建模方面:①從互補的角度考慮風(fēng)電場和光伏電站出力之間的時空相關(guān)性以及新能源出力與負(fù)荷之間的時空相關(guān)性;②同時考慮新能源的單一故障模式以及由內(nèi)、外部因素導(dǎo)致的相依故障模式。

(2)在風(fēng)險評估方面:①研究風(fēng)險全分布評估算法,對于中心分布的高概率低損失故障研究能夠考慮新能源時序波動性與連鎖故障之間相互作用對風(fēng)險影響的評估算法,并尋求能夠準(zhǔn)確刻畫低概率高損失故障尾部分布特性的方法;②研究從蒙特卡羅模擬的全過程包括狀態(tài)抽樣、狀態(tài)評估和狀態(tài)校正3個方面全面提高算法計算效率的方法。

(3)在風(fēng)險分析方面:①基于分割多目標(biāo)風(fēng)險分析理論提出面向不同風(fēng)險類型的多層次概率風(fēng)險評估指標(biāo)體系;②將概率風(fēng)險評估中的重要度辨識方法與傳統(tǒng)的靈敏度分析理論相結(jié)合,來研究含新能源節(jié)點影響的全面薄弱環(huán)節(jié)識別體系。

(4)在風(fēng)險決策方面:同時考慮確定性的傳統(tǒng)優(yōu)化決策模型和概率性的風(fēng)險評估指標(biāo),通過在優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)或者約束條件中計及概率風(fēng)險指標(biāo),實現(xiàn)對新能源電力系統(tǒng)規(guī)劃和運行中不同層次風(fēng)險決策的有效指導(dǎo)。

5 結(jié) 論

新能源電力系統(tǒng)概率風(fēng)險評估既是衡量高比例不確定性新能源接入系統(tǒng)所帶來風(fēng)險的亟需研究,又是確保系統(tǒng)安全可靠運行的關(guān)鍵保障。概率風(fēng)險評估針對具有不確定性的復(fù)雜系統(tǒng)進行完整和系統(tǒng)的概率性量化建模和分析,相對于傳統(tǒng)可靠性評估而言,它能夠提供概率性的風(fēng)險指標(biāo)且更加強調(diào)對風(fēng)險發(fā)展和影響的準(zhǔn)確描述,非常有利于確保新能源電力系統(tǒng)在高度不確定情況下的安全可靠運行。未來應(yīng)結(jié)合我國能源轉(zhuǎn)型的新特征,重點研究新能源電力系統(tǒng)概率風(fēng)險評估在新能源出力模型和故障模式、概率風(fēng)險評估核心算法和計算效率、多層次概率指標(biāo)體系和薄弱環(huán)節(jié)識別方法、運行方式安排和設(shè)備備用規(guī)劃決策等方面的關(guān)鍵技術(shù)。