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| 編輯推薦： |
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本书针对计及元件故障等不确定因素的输电阻塞评估方法、电力系统输电阻塞跟踪及薄弱环节辨识方法等进行了研究，建立输电阻塞的概率评估模型，提出阻塞跟踪的准则以及风电出力对输电阻塞的贡献指标。
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| 內容簡介： |
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本书针对计及元件故障等不确定因素的输电阻塞评估方法、电力系统输电阻塞跟踪及薄弱环节辨识方法等进行了研究。分别从输电元件和系统层面提出刻画阻塞程度的指标体系；计及电力元件（发电机、线路、变压器等）*故障等不确定因素，基于非时序Monte Carlo模拟法，建立输电阻塞的概率评估模型；为从源头上找到系统输电阻塞的诱因，借鉴可靠性跟踪技术，提出阻塞跟踪的准则；为刻画风电并入电网对输电阻塞的影响，提出风电出力对输电阻塞的贡献指标。
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| 關於作者： |
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甘明：后勤工程学院教授、硕士生导师，从教20年，出版教材或专著3部，主要从事电力系统规划、电力系统可靠性以及物流与供应链管理方面的教研工作。获军队科技进步三等奖2次。谢开贵：重庆大学教授、博士生导师，主要从事电力系统规划与可靠性、优化运行及电力市场等方面的教研工作。发表论文200余篇，主持多项国家自然科学基金项目。获重庆市自然科学一等奖、科技进步一等奖各1项。
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| 目錄：
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1 绪论
11.1引言 1
1.2 电力系统输电阻塞指标 3
1.3 电力系统输电阻塞评估方法 5
1.4电力系统输电阻塞的跟踪和消除措施 7
1.4.1电力系统输电阻塞跟踪 7
1.4.2消除输电阻塞的措施 9
1.5 含新能源电力系统输电阻塞的研究现状 11
1.5.1 新能源发展现状 11
1.5.2含新能源电力系统的输电阻塞 13
1.6 本文的主要研究内容及框架结构 14
2电力系统输电阻塞评估的Monte Carlo模拟法 17
2.1引言 17
2.2 Monte Carlo法 17
2.2.1 Monte Carlo法的基本原理 17
2.2.2 随机数的产生算法 18
2.2.3系统状态产生的Monte Carlo法 21
2.3负荷多状态聚类分析模型 23
2.4负荷削减策略 25
2.5输电阻塞评估的非时序Monte Carlo法 26
2.5.1 算法步骤 26
2.5.2 算法流程图 27
2.6算例分析 27
2.7
小结 30
3计及元件故障的输电阻塞指标体系和评估方法 33
3.1 引言 33
3.2 发输电元件的可靠性模型 33
3.2.1元件的两状态可靠性模型 33
3.3.2元件的多状态可靠性模型 34
3.3电力系统输电阻塞指标 35
3.3.1元件层面的输电阻塞指标 35
3.3.2系统层面的输电阻塞指标 36
3.4 计及元件故障的输电阻塞模型 36
3.5 计及元件故障的输电阻塞模型求解算法 37
3.6算例分析 383.6.1基于恒定负荷的输电阻塞分析 39
3.6.2基于分级负荷的输电阻塞分析 45
3.7本章小结 48
4电力系统输电阻塞跟踪及薄弱环节辨识方法 51
4.1引言 51
4.2输电阻塞跟踪的准则 52
4.3发输电组合系统输电阻塞跟踪模型 53
4.3.1输电元件阻塞指标的跟踪模型 53
4.3.2系统阻塞指标的跟踪模型 54
4.4输电阻塞跟踪算法 55
4.5算例分析 55
4.5.1基于恒定负荷的输电阻塞跟踪及薄弱环节辨识 55
4.5.2基于分级负荷的输电阻塞跟踪及薄弱环节辨识 61
4.6 本章小结 62
5 含风电电力系统的输电阻塞指标和评估模型 65
5.1 引言 655.2风电场出力模型 66
5.2.1风速模型 66
5.2.2计及尾流效应的风速模型 67
5.2.3风电机组与风电场出力模型 68
5.3计及风电场出力-负荷相关性的抽样模型 69
5.3.1风电机组出力的多状态概率模型 69
5.3.2分级负荷概率模型 69
5.3.3风电场出力-负荷联合分布函数的建立 70
5.4风电出力对输电阻塞的贡献指标 71
5.5含风电电力系统输电阻塞的评估算法 72
5.6基于输电阻塞的风电场容量可信度 73
5.6.1基于阻塞指标的风电场容量可信度模型 73
5.6.2风电场容量可信度求解算法 75
5.7算例分析 76
5.7.1含风电场的电力系统输电阻塞评估算例 77
5.7.2 风电场容量可信度算例 80
5.8本章小结 82
6 结论与展望 83
6.1本文研究工作总结 83
6.2 后续研究工作展望 84
致谢 87
参考文献 89
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| 內容試閱：
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受输电线路热容量和系统稳定性的限制，输电线路输送功率达到或超过输电容量限制时会出现阻塞现象。通常，根据电力系统拓扑结构、电气参数、运行参数及负荷水平等确定性信息，通过潮流分析，即可判断阻塞是否发生。这种阻塞判断方法为传统的确定性方法，即只能给出某时刻是否阻塞的判断，而不能给出阻塞程度的描述。在电力系统运行及电力市场中，存在多种不确定因素，如：负荷预测的不确定性、发电计划的随机性、电力设备（发电机、线路、变压器等）故障的随机性、电价的不确定等。这些都会引起输电阻塞的不确定性。因此，除了知道阻塞的确定性判断外，电力系统运行人员还需知道阻塞的程度，即未来一段时间内阻塞出现的概率、频率以及线路裕度等信息。还有，对存在输电阻塞的系统，如果能辨识引起输电阻塞的关键元件，并从源头上采取相应措施，可望从本质上缓解或消除输电阻塞。因此，计及不确定因素的输电阻塞评估、输电阻塞关键元件的辨识等研究可为电力系统运行、检修、维护等提供更充分的决策依据，具有重要的理论和工程实用价值。本书对计及元件故障等不确定因素的输电阻塞评估方法、电力系统输电阻塞跟踪及薄弱环节辨识方法等进行了研究；在此基础上，进一步研究了含风电场的电力系统输电阻塞评估。本书主要内容如下：①为克服大多数方法只能针对单一潮流断面阻塞分析的不足，结合负荷时序变化特点，基于负荷时序曲线分析输电阻塞现象的概率特性，利用聚类分析法对负荷进行分层分级，基于Monte Carlo法建立计及负荷曲线的多时段的输电阻塞概率评估模型。以IEEE-RTS为例，利用评估模型计算出单一输电线路阻塞概率指标，验证了评估模型的可行性和正确性。②分别从输电元件和系统层面提出刻画阻塞程度的指标体系。评估输电元件阻塞程度的指标包括：线路阻塞概率、线路阻塞频率、线路阻塞容量和线路受阻电量；评估系统阻塞程度的指标包括：系统阻塞概率、系统阻塞频率、系统阻塞容量和系统受阻电量。该指标体系从两个层面（即输电元件、系统）、三个方面（概率、频率和容量）建立较完备的指标体系，其既能从整体上评估系统阻塞状况，又能给出输电元件阻塞的严重程度。③计及电力元件（发电机、线路、变压器等）随机故障等不确定因素，基于非时序Monte Carlo模拟法，建立输电阻塞的概率评估模型。基于Monte Carlo法抽取元件状态，形成系统状态，并计算系统故障状态潮流，通过机组调度和负荷削减等措施，以判断输电元件的阻塞状况。如果输电元件发生阻塞，则累计阻塞指标，重复抽样，直至抽样完成，最后计算出系统和每一输电元件的阻塞概率、阻塞频率、阻塞容量和受阻电量。以IEEE-RTS为例进行算例分析，验证了模型的有效性和正确性；同时，算例结果表明：电力元件的可靠性参数、负荷削减策略等对输电阻塞指标均有较大影响。④为从源头上找到系统输电阻塞的诱因，借鉴可靠性跟踪技术，提出阻塞跟踪的准则，即：故障元件分摊准则、比例分摊准则，建立输电阻塞跟踪模型及Monte Carlo求解方法。对某一抽样状态，若系统出现阻塞，则基于比例分摊方法将该状态出现的概率和频率、失去的电量等指标分摊到各故障元件。基于所有系统抽样状态，各元件累计各自分摊到的指标，即可得到各元件的阻塞跟踪指标，实现输电元件（系统）阻塞指标的跟踪，从而辨识引起输电元件（系统）阻塞的薄弱环节。以IEEE-RTS为例进行算例分析，结果表明本文提出的阻塞跟踪模型及算法可将阻塞指标公平合理地分摊到各元件，并辨识引起输电阻塞的关键元件。⑤由于风电具有间歇性、波动性等特点，其并网后对电网调度、运行等均会产生影响。为刻画风电并入电网对输电阻塞的影响，提出风电出力对输电阻塞的贡献指标体系，以描述风电场并入电力系统对输电阻塞变化的贡献；建立计及风电场出力-负荷相关性的大电网系统输电阻塞评估模型。从系统输电阻塞角度，定义风电场的发电容量可信度；建立基于Monte Carlo法的计及元件故障的风电场容量可信度模型，提出该模型的二分法求解算法。以IEEE-RTS修改系统作为算例，分析并入风电场位置及容量对系统输电阻塞的影响。
电力系统输电阻塞可从时刻和时段两个不同时间尺度进行评估。对某一时刻进行输电阻塞评估，即对电力系统某时刻（一个状态）输电阻塞的状况进行评估。现有电力系统输电阻塞的评估大多针对时刻进行评估。这类方法是在系统负荷水平固定、元件故障状态确定的前提下，即电力系统拓扑结构，电气参数、运行参数及负荷水平等信息均为确定性信息，通过潮流分析，判断阻塞是否发生。这种阻塞判断方法为传统的确定性方法。对某一时段进行输电阻塞评估，即对电力系统多时段（多个状态）输电阻塞状况的评估。这类方法是一种概率性方法。概率性方法是根据元件故障和修复的统计值，通过对系统运行方式和元件故障模式的概率模拟，得到概率性指标。计算指标时，又可采用解析法和模拟法。解析法是用数学模型描述元件或系统的寿命过程，通过计算模型计算输电阻塞指标。状态空间法和故障树法是解析法常用的方法。解析法常常需要先计算停运容量概率表，包括概率、累积概率、频率、累积频率，再结合负荷水平计算输电阻塞指标。
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