蒙特卡洛法在评估电力系统可靠性中的应用.pdf

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1、蒙特卡洛法在评估电力系统可靠性中的应用 别朝红王锡凡 (西安交通大学电力系710049西安) 摘要介绍蒙特卡洛法的基本原理及其在电力系统可靠性评估中的应用。 通过蒙特卡洛法与解 析法的分析比较,阐述了蒙特卡洛法的特点及其适用范围,然后从提高蒙特卡洛法收敛速度的方 法、 蒙特卡洛法与解析法的结合、 蒙特卡洛法中负荷的处理等几个方面较为全面地介绍了蒙特卡洛 法在电力系统可靠性评估中的应用现状,并指出了今后的研究方向。 关键词电力系统可靠性蒙特卡洛法规划 1996- 12- 19收稿。 0前言 随着生产力的飞速发展,现代社会对电力的依 赖性日益增加,这对电力系统本身的发展也提出了 更高的要求。 电力

2、系统的可靠性研究正是从电力系 统规划、 设计和运行等实践活动中提出来的课题。 经 济的发展,使人们对供电质量的要求越来越高,这就 迫使电力部门寻求提高供电可靠性的途径,电力系 统的可靠性也随之成为电力工程技术人员最关心的 问题。 发输电组合系统的可靠性研究是电力系统可靠 性研究的重要组成部分。 其任务是:在考虑电源到负 荷之间各种设备的实际运行条件和系统的约束下, 对发输电组合系统的可靠性进行定量评估。 其目的 是:为电力系统的规划及运行提供决策依据,使电力 系统能够经济地、 连续地和保证电能质量地供应电 力1。 通常,发输电组合系统的研究可分为充裕度和 安全度的研究,充裕度的研究主要是分析稳

3、态情况 下系统满足用户电力需求的能力;安全度的研究主 要是分析动态情况下系统的抗扰动能力2, 3。 本文主 要是从充裕度角度讨论蒙特卡洛法在发输电组合系 统可靠性评估中的应用。 下面一些问题的解决需要以发输电组合系统的 可靠性定量评估为基础4: (1)确定联络线的最佳传输功率; (2)进行输电网络的长期规划; (3)评价特定输电线路扩建方案; (4)比较不同的输电规划方案; (5)分析负荷管理(控制)对输电系统的影响; (6)确定大型发电厂的安装地点; (7)确定蓄能电站的安装地点; (8)进行输电和发电的综合平衡。 所以,发输电组合系统的可靠性评估近年来受 到了人们的普遍重视。 此外,根据美

4、国EPR I的研 究5, 6,在发电和输电系统分别发生故障时,发、 输电 解耦系统并没有出现负荷损失,而在同样的条件下, 发输电组合系统则会导致负荷损失,并且其结果对 整个电力系统的可靠性有重要的影响。 这也从另一 个侧面表明了研究发输电组合系统可靠性的重要 性。 由于发输电组合系统可靠性评估中有以下特 点,因此这一领域的研究同样有重要的理论价值: (1)系统的规模大对于发输电组合系统而 言,系统通常由数百台机组和数百条母线组成,而且 评估中需要进行潮流计算、 状态分析和事故后的恢 复补救等一系列工作,这就使得发输电组合系统的 可靠性评估变得更加复杂和困难。 (2)建模困难可靠性评估的数学模型

5、应该正 确地反映系统中各个元件之间的内在联系,准确描 述系统的实际运行情况,这就要求在发输电组合系 统的可靠性评估中,其模型不仅要考虑元件的故障 模式、 发电设备及输电线路的容量约束,还需要考虑 元件间的相关性、 负荷模型的选取等等。 (3)计算困难发输电组合系统的规模大,模 型所考虑的因素多,理论上,其可靠性评估是非线 性、 多约束、 高维数,具有随机不确定性和模糊不确 定性特征的数学求解问题,目前在数学上还没有现 成的解法。 因此,如何在精度与计算量之间进行适当 的平衡,如何寻求快速有效的计算方法,都是需要人 们去进一步探索的问题。 在发输电组合系统的可靠性评估中,两种最基 本的分析方法是

6、蒙特卡洛法和解析法。 蒙特卡洛法 在欧洲比较流行,而解析法在北美应用得较多7。 但 86 1997年6月 电力系统自动化 A utomation of Electric Power System s第 21卷第6期 对大型系统而言,蒙特卡洛法更富有成效。 因此,本 文主要介绍蒙特卡洛法的基本原理及其在电力系统 可靠性评估中的应用。 通过蒙特卡洛法与解析法的 分析比较,阐述了蒙特卡洛法的特点及其适用范围, 然后从提高蒙特卡洛法收敛速度的方法、 蒙特卡洛 法与解析法的结合、 蒙特卡洛法中负荷的处理等几 个方面较为全面地介绍了蒙特卡洛法在电力系统可 靠性评估中的应用现状,并指出了今后的研究方向。 1

7、蒙特卡洛法的基本原理及特点 111蒙特卡洛法概述8, 9 在电力系统的可靠性评估中,分析过程一般由3 个步骤组成: (1)状态选择; (2)状态估计; (3)计算指 标。 对于蒙特卡洛法和解析法而言,状态估计过程在 这两种方法中都是相同的,即对每一被检验的系统 状态进行潮流计算,确定线路是否有过负荷出现,母 线电压是否在允许的范围之内,判断系统是否出现 故障以及采取补救措施后系统的故障状态是否得以 缓解。 蒙特卡洛法和解析法的差异在于第1步和第3 步,即蒙特卡洛法用抽样的方法进行状态选择,用统 计的方法得到可靠性指标;而解析法用故障枚举法 进行状态选择,用解析的方法计算出可靠性指标。 在 蒙特

8、卡洛法中,系统的状态是从设备概率分布函数 中抽样确定的,然后对产生状态进行状态估计。 一个 模拟序列表示一个实际的样本,系统的可靠性指标 是在累积了足够数目的样本后,对每次状态估计的 结果进行统计而得到的。 在蒙特卡洛法中,首先要对系统内各个元件的 状态抽样,其中系统元件包括各种系统设备(如发电 机、 线路、 变压器等)以及不同的负荷水平。 对每一状 态x,都存在与其状态相对应的事件概率P(x ) , 假 定F(x)是状态x的一次试验,试验结果的期望值 由(1)式表示: E(F ) = 6 xX F(x)P(x)(1) 试验函数F的期望值E (F) 由(2)式估计: E (F ) = 1 N

9、S6 N S i= 1 F(xi)(2) 其中E (F) 为试验函数F期望值的估计值;N S 为总的抽样次数;xi是第i次的状态抽样值; F(xi)是对第i次抽样值xi的试验结果。 从(2)式我们可以看出,E (F) 不是E(F)的真 值,只是其估计值。 由于x和F(x)是随机变量,所 以E (F) 也是随机变量(E (F) 是F(x)的N S次抽 样结果的算术平均值)。E(F)的估计值E (F) 的误 差由其方差决定: V(E (F ) = V(F)?N S(3) 其中V(F)为试验函数F的方差,其值由(4)式估 计: V (F ) = 1 N S6 N S i= 1 F(xi ) - E

10、(F ) 2 (4) (3)式表明,估计误差与试验函数F的方差 V(F)成正比,而与抽样次数N S成反比。 蒙特卡洛法的收敛判据是基于E(F)的估计值 E (F) 的误差。 这个误差通常用方差系数表示: = V(E (F) E (F) (5) 将(3)式代入(5)式,有: = V(F)?N S E (F) (6) 经整理有: N S= V(F) (E (F)2 (7) 上式表明,蒙特卡洛法的计算量(抽样次数)几 乎不受系统规模或复杂程度的影响,因此,该法非常 适用于处理各种复杂因素,如相关负荷、 共同模式故 障以及各种运行控制策略等;而且,还可以看出,该 方法的计算量与估计精度的平方成反比,也

11、就是说, 在一定的精度下,减少抽样次数的唯一途径就是减 小方差,因此,研究各种减小方差的技巧是提高蒙特 卡洛法收敛速度的关键。 112蒙特卡洛法与解析法的比较 11211解析法 在解析法中,故障状态的选择是通过故障枚举 法来实现的。 即通过故障枚举法首先选择一个停运 状态,对此停运状态进行评价(潮流计算 ); 然后用预 先建立的事故准则判断该状态是否属于事故状态, 如果属于事故状态就进行优化校正控制,采用相应 的补救措施,再进行判断,若仍然属于事故状态,则 估计该事故状态可能引起的后果;最后计算该状态 对可靠性指标的影响。 重复所有的故障状态,就能得 到所求的可靠性指标。 一般情况下,系统故障

12、停运状 态选择是按某种逻辑逐个地选择,例如可以首先检 验所有单重偶发事故,继而是双重偶发事故,直至所 有状态检验完毕。 但是,由于系统状态的数目随着系 统内元件数目的增加成指数增长,所以,当系统很大 时,要检验所有的状态,计算量是很大的。 因此,实用 中可采取一些减少计算量的技术。 1121111状态空间截断法10, 11 减少被检验状态数的最明显的方法是忽略那些 发生概率很小的状态,在实用中往往忽略那些故障 重数超过一定数值的状态。 这里隐含着如下假设:r 重故障比r-1重故障出现的概率小得多。 例如,典 96综述别朝红等蒙特卡洛法在评估电力系统可靠性中的应用 型输电线路的故障率约为0101

13、,故一般取r= 2即 能满足大多数情况下系统分析的需要,这在实践中 已被广为接受。 1121112根据故障严重程度对故障状态排序1, 12 该方法按偶发事故对系统造成的故障的严重程 度自动按顺序排列。 故障状态选择从最严重的故障 开始,逐渐找出严重程度较轻的故障状态,直至那些 不会造成系统问题的故障状态为止。 按照过负荷的严重程度对单回线路故障进行排 列的方法是采用特性指标P I,其定义为 P I= 6 i Pi Pli 2 (8) 式中Pi为线路i的潮流;Pli是线路i的额定潮流。 排序是建立在求P I梯度变化最大的基础上, 如果线路k被断开,P I的变化是: P I= 5P I 5Bk B

14、k+(9) 其中Bk为线路k的电纳。 如果忽略较高阶项,P I的计算非常快。 这样, 根据建立起的故障状态排序表,我们就可以首先考 虑对系统影响大的严重故障状态而忽略那些对系统 影响不大的故障状态,从而减少运算量。 1121113上界和下界4 该方法是通过对某一可靠性指标,确定其上、 下 限,使其中间的间隔在被估计的状态越来越多时趋 于减少,则故障状态的枚举过程可以得到重大加速。 当上、 下界靠得充分近并达到分析所要求的精度时, 所得的结果就可作为可靠性指标的一个合理的估计 值。 由于在实际中允许可靠性指标有一定的误差,所 以这种方法提供的精度是能满足要求的。 11212蒙特卡洛法与解析法的比

15、较13, 14 蒙特卡洛法和解析法是可靠性评估的两种方 法,不存在谁优谁劣的问题,两者各有其优缺点和适 用范围。 解析法的主要优点是:物理概念清楚;模型 精度高。 它的主要不足在于:计算量随系统规模的 增大而急剧增大,例如,系统有N个两状态的元件 组成,那么系统的状态数为2 N ; 不易处理相关事 件; 只能考虑一个或有限个负荷水平; 不易模 拟实际的校正控制策略。 蒙特卡洛法的优点是:该方法属于统计试验 方法,比较直观,易于被工程技术人员掌握和理解; 可以发现一些人们难以预料的事故;便于处理 负荷的随机变化特性;容易处理各种实际运行控 制策略;采样次数与系统的规模无关,在进行复杂 系统的可靠

16、性评估时更具有优越性;该方法易于 处理系统按时间顺序进行的操作,例如水库的容量、 复杂相关的负荷模型等。 它的主要不足在于计算时 间与计算精度的紧密相关性,也就是说,为了获得精 度较高的可靠性指标,往往需要很长的计算时间。 两种方法的不同特点决定了它们不同的适用范 围。 解析法在系统组合故障数目比较少时更加有效, 也就是说,当元件故障比较稀少但有重大影响,且元 件的数目不太多时,解析法可以充分发挥其物理概 念清楚、 模型准确的优点。 比如说,在单纯输电系统 可靠性评估时,输电线路的故障率相对较低,组合故 障的数目很少,这时采用解析法就更有效。 一般来说 解析法适合于网络规模较小而网络结构较强的

17、系 统。 相反,蒙特卡洛法更适于涉及到大量低可靠性的 元件,且多重故障影响又不容忽视的系统。 比如在发 输电组合系统的可靠性评估中,系统包括的元件数 目很多,而且发电机的强迫停运率比较高,多重严重 故障出现的概率又比较大,所以蒙特卡洛法非常适 合应用于发输电组合系统的可靠性评估。 因此,一般 当网络的规模比较大,且电网结构比较薄弱时,蒙特 卡洛法更富有成效。 此外,这两种方法可以得到相同 的可靠性指标,如:LOL P、EPN S、FPk为第k层上的概率; Vk为第k层上W的方差。 根据文献21和28报道,对于一个有200个节 点、600条支路的超高压电力系统而言,这种方法可 以使计算时间缩短大

18、约50%左右。 212重要抽样法22 重要抽样法的思想就是在保持原样本期望值不 变的条件下,改变现有样本空间的概率分布,使其方 差减少,以达到降低运算时间的目的。 我们可以将 (1)式的右侧,分子、 分母同乘以一个新的分布函数 P 3 (x ) , 得到: E(F ) = 6 xX F(x)P(x) P 3 (x) P 3 (x)(11) 令F 3 (x ) = F(x)P(x) P 3 (x) ,则: E(F ) = 6 xX F 3 (x)P 3 (x ) = E(F 3 )(12) 也就是说,由于E(F)与E(F 3 )相等,我们可 以对新分布P 3 (x)进行抽样,计算新函数F 3 ,

19、从 而估计E(F 3 )的值。 如果我们选择的新分布能突出 “重要事件”(引起系统切负荷的事件 ), 那么F 3 的 方差将小于F的方差。 这种方法的关键在于构造最 优的P 3 (x ) , 使得我们在对可靠性指标影响比较大 的地方多采样,在影响较小的地方少采样,从而最大 程度地减少方差。 但是,如何构造最优的P 3 (x ), 人 们一直没有找到很好的解决办法,这也限制了该方 法的进一步应用30。 213对偶变数法27 对偶变数法的主要思想为:对于 F= 1 2 (F+F ) (13) 如果F 与F具有相同的期望值,则F的期望 值也与之相等。 那么, V(F ) = 1 4 V(F ) +

20、V(F) + 2COV(F,F) (14) 如果变量F 与F负相关,即COV(F,F) 0 ,那么F的方差就小于F 的方差,变量F就称为 F 的对偶变数,该方法就称为对偶变数法。 对偶变数法的关键是如何确定与F 负相关的 F。 根据文献27报道,在一个具有两种负荷水平 的系统中,可以对高负荷水平和低负荷水平时的系 统交替采样,从而相应地得到两列负相关的变量,此 时应用对偶变数法方差减少的效果较好。 但在对比 利时SSE(Southern2Southeastern)系统的可靠性评 估中,对偶变数法就几乎不起作用。 可见,何时应用、 如何应用对偶变数法依然是一个值得探讨的问题。 214控制变量法2

21、4 26 控制变量法是近几年才开始研究的一种方法, 该方法的主要思想为:通过控制变量Z,且Z与F 强正相关,那么定义新变量Y: Y=F-Z+E(Z)(15) 则E(Y ) = E(F ) - E(Z ) + E(E(Z ) = E(F) V(Y ) = V(F ) + V(Z ) - 2COV(F,Z) 由于Z与F强正相关,所以V(Y ) V(F)。 从 以上讨论,我们可以看出控制变量法的两个特点:第 一,它是一个复式估计,即两个随机变量的线性组 合;第二,这两个随机变量是强正相关的,并且其中 一个随机变量的期望值要已知。 该方法的难点在于 如何有效地选取控制变量,上面的两个特点就是我 们选取

22、控制变量的依据。 文献26给出了发输电组 合系统可靠性评估中可以选取的两种控制变量:一 是当负荷给定,由于发电容量不足而引起的切负荷 量UD Gi;二是由于纯输电线路故障而引起的切负 荷量UD Ti。 这两个控制变量的数学期望值用解析 法都很容易求得,不会增加太多的计算负担,因此选 它们作为控制变量比较合适,计算结果也表明了该 方法的有效性。 总之,以上各种方法的应用,使得蒙特卡洛法有 了更为广阔的应用前景。 3蒙特卡洛法与解析法的结合 从112节的讨论中,我们可以看出蒙特卡洛法与 解析法各有所长,且其各自的优缺点互相补充。 如果 有一种方法,能将这两种方法有机地结合,充分地发 挥各自的优点则

23、是最理想的评估方法。 混合法正是 基于这样的考虑应运而生的,而且,近年来一直是可 靠性评估研究中的热点31。 混合法的主要思想是: 由于解析法模型精确,物理概念清楚,在能用解析法 17综述别朝红等蒙特卡洛法在评估电力系统可靠性中的应用 的地方充分利用解析法,在求解规模超过解析法的 求解能力时,应用蒙特卡洛法。 也就是说在蒙特卡洛 法的模拟过程中,尽可能地利用解析法所能提供的 信息,以降低模拟统计量的方差,从而显著地减少蒙 特卡洛法所消耗的CPU时间。 混合法首先由Clancy D P应用于多区域电力 系统的可靠性评估中32,其后被用于发输电组合系 统的可靠性评估33, 34。 这时的混合法只是

24、蒙特卡洛 法和解析法的很直观的推广,也就是根据解析法比 较适合用于输电系统的特点,在发输电组合系统的 可靠性评估中,对于输电线路的故障采用解析法处 理,然后在输电线路发生各种故障的条件下,对发电 系统的故障进行采样,应用模拟法进行评估。 这种方 法的优点就是将系统中适于用解析法处理的部分 (输电系统故障)用解析法处理,减少了蒙特卡洛法 的采样,从而提高了运算速度。 这种方法的不足在于 在输电系统故障枚举的过程中,难以确定输电线路 故障的严重程度。 因为一些纯输电系统中的严重故 障,在发输电组合系统中,并不见得是严重的故障。 正 如文献35指出的那样,在M RTS(modified IEEE r

25、eliability test system)系统中,发输电组合系 统发生最严重的故障时,其中的输电线路并没有停 运。 此后,不少学者对混合法进行了进一步的研究, 提出了不少新的方法24, 25, 36 38。 L i W enyuan和 Billinton R等人提出了随机模拟的方法,将可靠性 评估建立在对系统状态及其转移过程的随机模拟基 础上,方法的基本着眼点为系统的状态而不是元件。 在模拟的过程中,以状态持续时间的期望值代替其 抽样值,由此引起的对系统后续状态转移过程的影 响,则通过一种递推条件分布来考虑。 这样,模拟法 与解析法有机地结合起来,在模拟中尽可能地利用 解析法所能提供的信息

26、以加快模拟的速度。 由于该 方法中,假设元件的故障率、 修复率以及设备投运的 安装时间等均服从已知参数的指数分布,而实际情 况不尽如此9,这就使该方法的适用范围受到了一 定的限制。 文献24, 25提出了另外一种方法,该方 法主要通过解析法的模型来减小蒙特卡洛模拟过程 中的方差。 它将发输电组合系统的可靠性指标F(x) 分解为三部分之和,即: F(x ) = G(x ) + T(x ) + C(x)(16) 其中G(x)为纯发电系统故障对整个系统可靠性 指标的影响;T(x)为纯输电系统故障对整 个系统可靠性指标的影响;C(x)为余项,其 意义为发电系统和输电系统的组合故障对 整个系统可靠性指标

27、的影响。 G(x)和T(x)都可以利用现有的解析方法很 快地求出,那么只需利用蒙特卡洛法对C(x)进行 估计即可。 由于C(x)的方差要比F(x)小,所以以 对C(x)的估计代替对F(x)的估计,显然会降低运 算量,提高运算速度。 这种方法为发输电组合系统的 可靠性评估提供了一种新思路。 但是如何最快地估 计出C(x ) , 或者说F(x)如何划分最能反映系统的 实际情况,还是需要进一步研究的问题。 此外,文献39提出了一种伪顺序蒙特卡洛法。 该方法分为两级模拟,首先对系统的状态进行随机 采样,分析状态,评价系统。 如果系统为正常状态,继 续采样。 如果系统为故障状态,则从这一状态开始进 行顺

28、序模拟,直至系统恢复正常状态为止。 这种方法 将随机模拟与顺序模拟有机地结合,既发挥了模拟 法的优点,又避免了顺序模拟法收敛速度上的缺陷。 文献40则将解析法与模拟法结合,在应用模拟法 计算可靠性指标的同时,采用解析法对系统的运行 状态进行评估,从而综合考虑了系统的安全性和充 裕度,对混合法的应用进行了有益的尝试。 总之,混合法的研究关键是如何使模拟法与解 析法有机地结合,使其各自发挥优点,加快计算速 度。 由于混合法的研究刚起步不久,在这一领域还有 许多亟需解决的问题。 所以,继续对混合法的研究, 探索更为实用的评估方法,必然会推动电力系统可 靠性研究的发展。 4蒙特卡洛法中负荷的处理 系统

29、的可靠性是由发电系统、 输电网和负荷三 部分共同决定的。 前面着重从发输电系统方面进行 了讨论,其实,在电力系统可靠性的评估中,负荷的 处理同样重要。 由于解析法的局限,在应用解析法进 行可靠性评估时,不容易模拟负荷的随机变化特性, 而蒙特卡洛法则没有这种限制,它可以对负荷进行 精确的模拟,使评估的结果更加客观。 蒙特卡洛法中负荷的处理不外乎是确定性和随 机性两种模型。 确定性的模型,是早期可靠性评估所 采用的模型,这种模型显然是不符合实际情况的,因 为影响负荷大小的因素非常多,而且有些又是很难 预测的,所以很难确切地预测负荷的准确值。 负荷的 随机模型通常有累计负荷概率分布模型41、 正态分

30、 布负荷9、 负荷的多级表示法41及制表法42等。 这 些随机模型考虑了影响负荷变化的随机因素,为分 析不确定环境下的系统可靠性提供了有效的手段。 然而,近年来人们越来越深刻地认识到,随机性 只是不确定性的一个方面,它所反映和要处理的只 是事件发生的不确定性。 而另一种不确定性,即模糊 性也是不容忽视的,模糊性所反映和要处理的是事 物类属间以及数量上的不清晰性43。 实际上,在可 27 靠性评估的过程中,也同样存在着大量的不确定性 因素,既有无法确定其是否发生及发生时刻或持续 时间的随机因素,又存在着因信息不足无法精确预 测其数值的模糊因素,这两种不确定因素对可靠性 评估的结果都起着显著的影响

31、。 模糊集理论的出现 为我们在可靠性评估中考虑负荷的模糊不确定性提 供了数学上的工具44, 45,文献46总结了模糊逻辑 在可靠性工程中的应用,文献47则回顾了模糊集 理论在电力系统的应用。 由此可见,模糊集理论已被 广大的工程技术人员所接受并已应用于电力系统的 运行、 控制、 优化以及故障诊断等各个领域,但是,它 在电力系统可靠性评估方面的应用还不多47, 48。 可 以说,对这一领域的研究还是电力系统可靠性评估 中的一个前沿问题。 文献49提出了一种基于概率测度的模糊算 法,用以对大容量电力系统的可靠性评估。 该方法首 先利用概率潮流方法对系统进行分析,然后应用模 糊事件的概率评估系统的可

32、靠性。 这种方法利用模 糊概率这一数学工具,在可靠性评估中同时考虑了 随机性和模糊性两种不确定性,使得可靠性评估的 结果更加准确、 客观。 但是由于概率潮流计算复杂, 速度较慢,影响了整个评估方法的速度。 文献50克 服了这方面的不足。 该方法以模糊数描述负荷,应用 蒙特卡洛法对发输电组合系统的可靠性进行评估。 在状态估计中,采用最优模糊潮流对系统状态进行 分析。 模糊最优潮流不仅能提供线路潮流、 节点电压 等变量的可能性分 布 情 况,而 且 运 算 简 单 有 效51 53。 该方法应用模糊最优潮流较好地处理了可 靠性评估中的随机因素和模糊因素,而且模糊最优 潮流的计算量与原有的最优潮流的

33、计算量是一个数 量级的50,这是此算法的优点。 它们的不足之处在 于:负荷模糊性的处理上。 对各个负荷点采用统一 的模糊度,而实际情况中,由于各个负荷点的负荷大 小、 重要程度不同,人们对它们的认识程度也不完全 一样,所以这种处理方法与实际情况还有一定的偏 差。 模糊可靠性指标的定义上。 将模糊引入可靠性 评估中之后,沿用原有的可靠性指标的定义已经不 能满足新评估方法的需要。 尽管如此,我们仍可认为该方法是一个很有前 途的算法,相信在此基础上能发展出更先进的算法。 5结论 随着电力系统的迅速发展,系统规模的不断扩 大,蒙特卡洛法在电力系统可靠性评估中的应用显 示了很大的潜力,其收敛速度与系统规

34、模无关的特 点特别适合大型电力系统可靠性的评估。 蒙特卡洛 法的主要不足就是计算精度与收敛速度之间的矛 盾,但是我们可以通过各种方差减小技术来提高蒙 特卡洛法的速度。 所以,蒙特卡洛法是一种很有前途 的可靠性评估方法。 这一方法今后的研究方向为: (1)对现有的各种提高蒙特卡洛法收敛速度的 方法进行研究,提出收敛性好和效率更高的方法,解 决模型精度与收敛速度之间的矛盾。 (2)利用发输电组合系统的特点,研究能够充 分利用蒙特卡洛法和解析法优点的混合评估方法, 使两者的结合更加合理、 完善。 (3)在可靠性评估中,进一步完善负荷模型,充 分考虑负荷的不确定性。 6参考文献 1王锡凡,主编.电力系

35、统优化规划.北京:水利电力出版 社, 1991 2A llan R N , Billinton R.Concepts of Power System ReliabilityEvaluation.ElectricalPowerXian Jiaotong U niversity710049XianChina AbstractThe paper surveys basic principles of M onte Carlo method and its application to reliability evaluation of power system s. By comparison w

36、ith the enumeration approachits features and application scope are presented. Furthermorethe approach for i mproving the convergent speedthe combination ofM onte Carlo method and the enumeration approach and load models used in evaluation are summarized in detail . A t lastsome valuable ideas and fu

37、ture works are proposed. Keywordspower systemreliabilityM onte Carlo methodplanning 在中国电机工程学会三个专业委员会鼎力支持下 电 力 系 统 自 动 化 杂 志 社 隆重推出全面介绍电力系统自动化设计、 生产、 销售单位情况的 电力系统自动化业界 为了更好地为电力系统自动化及相关行业的设计、 生产、 销售单位服务,推动行业技术进步,架起 产、 供、 销之间的桥梁,填补国内电力系统及其自动化行业商情的空白,电力系统自动化杂志社准备组织 力量编辑出版一本 电力系统自动化业界 彩色画册,力求比较全面地介绍电力系统自

38、动化及相关设备 的科研、 设计、 生产、 销售单位的情况和主要产品。 这一工作得到了中国电机工程学会电力系统自动化 (筹)、 继电保护、 电力通信三个专业委员会的鼎力支持。 电力系统自动化业界 采用国际标准开本,专业美工设计,全部彩色印刷,将随1997年第10期 电力 系统自动化 杂志免费赠送给 电力系统自动化 所有订户,并将赠送给有关学术、 技术交流会议代表。 可 作为有关科研、 采购、 管理、 决策人士案头资料,供随时查阅。 电力系统自动化业界 主要介绍提供电力系统自动化技术和设备的设计、 生产、 销售单位情况及主 要产品,按专业领域分类编辑,拟分为电网调度自动化、 继电保护、 通信、 自

39、动控制、 仪器仪表、 计算机等 几大类,包括国内企业、 合资企业及外资企业。 每单位12页,以单位总体介绍为主(文字、 图片等 ), 兼顾 产品(产品主要列品名、 型号及使用情况介绍,可附照片,但尽量不列具体技术参数 ), 每页照片一般控制 在四幅以内。 另外还开辟一部分二分之一页和三分之一页的企业简单介绍栏目。 收费标准为整页每页3500元,如刊登两页优惠价6000元。 二分之一页每则2000元,三分之一页每则 1400元。 凡参加单位赠送1998年全年 电力系统自动化 一份。 在 电力系统自动化业界 占有一席之地,贵单位的信息将为 电力系统自动化 国内外广大读者传 阅、 保存,通过电机工程学会各专委会,能够使更多的专业人士对贵单位有所了解,为您创造更多的商业 机会。 有意加盟的厂家、 商家,务请尽快与电力系统自动化杂志社联系,洽商具体事务。 地址:南京市蔡家巷24号科研大楼11层电力系统自动化杂志社 信箱:南京323信箱 邮编: 210003 电话: (025)3429900- 2438 传真: (025)3421949 联系人:郭敏 57综述别朝红等蒙特卡洛法在评估电力系统可靠性中的应用