電壓暫降評估指標(biāo)(I)
——電網(wǎng)薄弱環(huán)節(jié)指標(biāo)

鐘 慶， 林凌雪， 易 楊， 張 堯， 武志剛

(華南理工大學(xué)電力學(xué)院， 廣州 510640)

電壓暫降評估指標(biāo)(I)
——電網(wǎng)薄弱環(huán)節(jié)指標(biāo)

鐘 慶， 林凌雪， 易 楊， 張 堯， 武志剛

(華南理工大學(xué)電力學(xué)院， 廣州 510640)

電壓暫降問題給電力用戶帶來巨大經(jīng)濟(jì)損失，需要供電企業(yè)和用戶雙方共同努力加以解決。采用合適的評估指標(biāo)，有利于為雙方解決問題提供依據(jù)。電網(wǎng)薄弱環(huán)節(jié)識(shí)別指標(biāo)是從供電企業(yè)的角度提出。利用蒙特卡洛模擬方法，獲得網(wǎng)架改造后電壓暫降幅值的期望值。仿真結(jié)果與實(shí)際統(tǒng)計(jì)的差別，表示故障地點(diǎn)對電壓暫降幅值的影響；故障發(fā)生次數(shù)則表示電網(wǎng)故障對電壓暫降發(fā)生頻次的影響。綜合二者形成電網(wǎng)薄弱環(huán)節(jié)識(shí)別指標(biāo)，可綜合體現(xiàn)出電網(wǎng)故障對電壓用戶電壓暫降事件的影響，從而表征電網(wǎng)中的薄弱環(huán)節(jié)。通過指標(biāo)計(jì)算，為供電企業(yè)電網(wǎng)改造地點(diǎn)提供更加明確的指導(dǎo)。

電能質(zhì)量； 電壓暫降； 蒙特卡洛模擬； 評估指標(biāo)

隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展和高新技術(shù)企業(yè)用戶的不斷增多，在保證供電安全性和可靠性的同時(shí)，高新技術(shù)企業(yè)用戶對供電質(zhì)量提出了越來越高的要求[1]。除了傳統(tǒng)的諧波、電壓偏差、頻率偏差、電壓波動(dòng)和閃變等電能質(zhì)量問題之外，用戶對暫態(tài)電壓質(zhì)量問題也有不同程度的要求。目前，在國外電壓暫降問題是遭到用戶投訴最多的電壓質(zhì)量問題[2]。電壓暫降可能造成生產(chǎn)線上電機(jī)停機(jī)、變頻器失壓保護(hù)誤動(dòng)作、可編程邏輯控制器失靈、接觸器脫扣、計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)丟失，給用戶帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失[3]。

電壓暫降是指供電電壓有效值在短時(shí)間突然下降的事件，其持續(xù)的時(shí)間一般為半個(gè)周波到30個(gè)周波[4]。供電中斷是電壓暫降的一個(gè)特殊情況，是指供電電壓的有效值低至0左右。暫降幅值、持續(xù)時(shí)間和相位跳變是電壓暫降的三大指標(biāo)。對于電壓暫降的指標(biāo)，國際上尚無統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)定義，其中有代表性的包括國際電工委員會(huì)(IEC)標(biāo)準(zhǔn)和電氣與電子工程師協(xié)會(huì)(IEEE)標(biāo)準(zhǔn)。IEC定義電壓暫降為下降到額定值的90%～1%，電壓下降到低于額定值的1%為供電中斷，持續(xù)時(shí)間小于3 min為短時(shí)中斷[5]；IEEE定義電壓暫降為下降到額定值的90%～10%，電壓下降到小于10%額定值為供電中斷，持續(xù)時(shí)間lt;1min，為短時(shí)中斷[6]。

目前針對電壓暫降提出了多種評估指標(biāo)，其中最常用是電壓暫降的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)為系統(tǒng)平均電壓暫降頻次指標(biāo)[7]。該指標(biāo)以可靠性計(jì)算方法原理出發(fā)，可得出不同電壓暫降程度下的發(fā)生概率。SARFI指標(biāo)是一個(gè)基于統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)，能夠在宏觀上給出電壓暫降問題的嚴(yán)重程度。在電壓暫降的分析方法中還包括有故障點(diǎn)法和臨界距離法[8]等。故障點(diǎn)法能有效對故障發(fā)生地點(diǎn)、發(fā)生頻次及對用戶的影響進(jìn)行評估[9]。而臨界距離法利用電壓分割原理，得出影響特定用戶的故障區(qū)域[10]。這些方法能在理論上評估電網(wǎng)故障對用戶電壓暫降影響，但是很難在實(shí)際具體指導(dǎo)電壓暫降問題的解決方法。

電壓暫降是一個(gè)與供電企業(yè)和電力用戶雙方都有關(guān)聯(lián)的問題，雙方都可通過一些手段緩解電壓暫降帶來的危害。如供電企業(yè)通過改善網(wǎng)架結(jié)構(gòu)，減少故障發(fā)生次數(shù)；電力用戶則可以通過調(diào)整負(fù)荷的分配，將敏感負(fù)荷調(diào)整至電壓暫降不嚴(yán)重的線路上供電。本文分別針對供電企業(yè)提出了電網(wǎng)薄弱環(huán)節(jié)識(shí)別指標(biāo)和針對用戶提出了設(shè)備故障停運(yùn)概率指標(biāo)，以指導(dǎo)雙方解決電壓暫降問題。

1 用戶輸配電系統(tǒng)

本文的研究對象為某一高新技術(shù)企業(yè)，地處市郊的高新工業(yè)園內(nèi)。由2個(gè)110 kV變電站中的5條10 kV線路供電，用戶線路都為YJV-300的電纜，電網(wǎng)結(jié)構(gòu)示意如圖1所示。圖中，G1和G2為電網(wǎng)內(nèi)的兩個(gè)電廠，B501和B502是500 kV母線，B221～B226是220 kV母線，B1101～B1116 是110 kV母線，B11～B17是10 kV母線。L21～L24是220 kV線路，L101～L118 是110 kV線路，大多數(shù)為架空線路，F(xiàn)1～F9是10 kV饋線，其中F1～F5給用戶供電的5條10 kV線路，其余的10 kV線路均略去，系統(tǒng)總共包含2臺(tái)發(fā)電機(jī)、31個(gè)母線和31條線路。用戶所在的工業(yè)園區(qū)為新建工業(yè)園區(qū)，電網(wǎng)結(jié)構(gòu)比較薄弱，輸電線路和配電線路多以架空線路為主，且工業(yè)園區(qū)處于雷擊高發(fā)地區(qū)，所以用戶發(fā)生電壓暫降的事件次數(shù)很多，2004-2006年上半年間共發(fā)生158起，其中2005年共發(fā)生電壓暫降和供電中斷事故77起，2006年上半年發(fā)生電壓暫降和供電中斷事故56起。統(tǒng)計(jì)所有的158次電壓暫降事件，得到電壓暫降幅值的平均值為7 736 V(0.736 8 p.u.)。根據(jù)供電企業(yè)的順序事件記錄SOE(series of events)，相關(guān)的輸配電系統(tǒng)發(fā)生次數(shù)統(tǒng)計(jì)如表1所示。該供電區(qū)域內(nèi)，故障發(fā)生次數(shù)較多，供電企業(yè)需要對網(wǎng)架進(jìn)行改造，減少電網(wǎng)故障發(fā)生次數(shù)，以解決用戶的電壓暫降問題。因此必須有一個(gè)能夠明顯表征電網(wǎng)薄弱環(huán)節(jié)的指標(biāo)，以指導(dǎo)供電企業(yè)對網(wǎng)架進(jìn)行建設(shè)和改造。

圖1 用戶電網(wǎng)結(jié)構(gòu)示意

表1 輸配電系統(tǒng)故障統(tǒng)計(jì)

2 隨機(jī)模擬模型

由于電力系統(tǒng)的故障和地點(diǎn)均有很強(qiáng)的隨機(jī)性，因此Monte-Carlo模擬法和電磁暫態(tài)仿真方法常用于電壓暫降問題的概率評估和模擬計(jì)算[11～13]。在隨機(jī)模擬過程中，需要建立故障類型、故障地點(diǎn)、故障持續(xù)時(shí)間以及故障接地阻抗等隨機(jī)模型。

電壓暫降問題的評估受仿真模擬結(jié)果的影響很大，而仿真的模擬結(jié)果又取決于模型的選取。本研究中故障類型選用了文獻(xiàn)[7]的概率模型，而故障發(fā)生地點(diǎn)則采用平均概率模型。認(rèn)為用戶電壓暫降的持續(xù)時(shí)間與電網(wǎng)的故障持續(xù)時(shí)間相同，因此不考慮故障持續(xù)時(shí)間的概率模型。不同故障類型的概率如表2所示。

表2 不同故障類型的概率

選取一個(gè)隨機(jī)變量x1，將隨機(jī)變量與故障類型的隨機(jī)模型進(jìn)行比較，確定發(fā)生故障的類型。

所有母線和線路均認(rèn)為是一個(gè)故障節(jié)點(diǎn)，即不考慮線路上故障的具體地點(diǎn)，只是將線路看作是一個(gè)元件。所有故障地點(diǎn)發(fā)生故障的概率認(rèn)為是均勻分布。由用戶統(tǒng)計(jì)可知，系統(tǒng)共31個(gè)母線和31條線路，則故障地點(diǎn)共有62個(gè)，因此通過給出[0，1]內(nèi)的隨機(jī)變量x2，可以獲得電網(wǎng)中故障地點(diǎn)，即

(1)

考慮故障類型和故障地點(diǎn)的隨機(jī)模型，采用Monte-Carlo仿真方法，其計(jì)算方法為

Sk={FTi，F(xiàn)Lj，F(xiàn)Lline}

(2)

式中，k為仿真模擬的次數(shù)。單次模擬中通過隨機(jī)模型依次獲得故障的地點(diǎn)和故障的類型，再根據(jù)電氣計(jì)算出用戶的電壓暫降幅值。經(jīng)過N次的獨(dú)立模擬，可以計(jì)算出電壓暫降幅值的期望值為

(3)

3 電網(wǎng)薄弱環(huán)節(jié)識(shí)別指標(biāo)

故障地點(diǎn)與用戶的電氣距離影響電壓暫降的幅值，故障發(fā)生的次數(shù)則影響電壓暫降發(fā)生的次數(shù)。作為供電企業(yè)對網(wǎng)架進(jìn)行改造時(shí)，應(yīng)綜合考慮這兩方面的因素。

故障對電壓暫降幅值的影響可表示為

(4)

電壓暫降的發(fā)生頻次與故障發(fā)生次數(shù)相關(guān)，故障發(fā)生次數(shù)可用順序事件記錄(SOE)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)獲得。某一地點(diǎn)故障發(fā)生次數(shù)的比例為

(5)

式中：Ff為故障發(fā)生頻度；FTi為節(jié)點(diǎn)i發(fā)生故障的次數(shù)；FTtotal為統(tǒng)計(jì)期內(nèi)總的故障發(fā)生次數(shù)。

故障發(fā)生地點(diǎn)和故障發(fā)生次數(shù)在概率統(tǒng)計(jì)上可被認(rèn)為是兩個(gè)相互獨(dú)立的事件，因此定義電網(wǎng)薄弱環(huán)節(jié)識(shí)別指標(biāo)ULI(unsubstantial location index)為

ULIi=ΔVFf

(6)

由定義可知，ULIi可綜合考慮節(jié)點(diǎn)i發(fā)生故障對用戶電壓暫降的影響，包括電壓暫降的幅值和電壓暫降的發(fā)生次數(shù)，因此可以表現(xiàn)電網(wǎng)中該節(jié)點(diǎn)的薄弱程度。當(dāng)本指標(biāo)數(shù)值越大，說明越需要優(yōu)先考慮對其進(jìn)行改造，以減小該地點(diǎn)的故障發(fā)生次數(shù)，從而減少對用戶電壓暫降的影響。

根據(jù)ULI確定電網(wǎng)改造優(yōu)先順序的流程如圖2所示。

圖2 電網(wǎng)薄弱環(huán)節(jié)識(shí)別指標(biāo)計(jì)算流程

4 計(jì)算結(jié)果分析

針對圖1給出的用戶輸配電系統(tǒng)，根據(jù)SOE記錄，對所有158次事件進(jìn)行計(jì)算，獲得各節(jié)點(diǎn)故障發(fā)生頻度如表3所示。

表3 各點(diǎn)故障發(fā)生概率

根據(jù)用戶的輸配電系統(tǒng)發(fā)生故障次數(shù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，L114發(fā)生故障的次數(shù)最多，因此發(fā)生故障的概率也最高，但是由于距離用戶的電氣距離較遠(yuǎn)，其發(fā)生故障對電壓暫降的幅值影響較小。其次發(fā)生故障次數(shù)的地點(diǎn)還包括B1109、B223、B226、F7、F9等地點(diǎn)，其中F7和F9距離用戶的電氣距離最近，因此其發(fā)生故障將導(dǎo)致用戶電壓暫降的幅值較大。

為了解決用戶電壓暫降問題，需對電網(wǎng)進(jìn)行改造，將架空線路改造為電纜，降低其故障發(fā)生概率。針對供電部門優(yōu)先改造故障發(fā)生次數(shù)多的地點(diǎn)還是優(yōu)先改造對用戶影響大的地點(diǎn)的討論，本文利用蒙特卡洛模擬方法，對用戶的輸配電系統(tǒng)進(jìn)行仿真計(jì)算，利用式(7)得到用戶輸配電系統(tǒng)的電壓薄弱環(huán)節(jié)識(shí)別指標(biāo)(ULI)如表4所示。

表4 用戶的電網(wǎng)薄弱環(huán)節(jié)識(shí)別指標(biāo)

ULI指標(biāo)結(jié)合了電網(wǎng)各元件發(fā)生故障的次數(shù)以及故障后對用戶電壓暫降的影響程度，因此可以表征電網(wǎng)中各元件需要改造的急切程度。表4中的ULI指標(biāo)的計(jì)算結(jié)果表示，F(xiàn)7、F9兩地點(diǎn)的ULI最大，分別為6.455 75和5.924 10，比其他地點(diǎn)的指標(biāo)值均高出許多，因此供電企業(yè)應(yīng)該優(yōu)先對F7和F9兩條10 kV線路進(jìn)行改造，將架空線改為電纜的方式，降低故障發(fā)生次數(shù)。其次是需要對220 kV變電站B223和B226母線進(jìn)行防護(hù)，避免對用戶電壓暫降的影響。

從以上分析可以看出盡管110 kV線路L114發(fā)生故障的次數(shù)最多(9次)，但是針對解決用戶的電壓暫降問題，其改造的重要性僅排在第五，因此不能僅僅憑借統(tǒng)計(jì)故障發(fā)生的次數(shù)確定改造的優(yōu)先順序。而應(yīng)該根據(jù)ULI指標(biāo)的大小對改造項(xiàng)目進(jìn)行排序，達(dá)到投資的優(yōu)化。

5 結(jié)論

針對供電企業(yè)通過網(wǎng)架改造以解決電壓暫降的問題，提出了電網(wǎng)薄弱環(huán)節(jié)識(shí)別指標(biāo)。通過蒙特卡洛隨機(jī)模擬方法，綜合考慮故障地點(diǎn)和故障發(fā)生概率對用戶電壓暫降事件的影響，計(jì)算電網(wǎng)薄弱環(huán)節(jié)識(shí)別指標(biāo)，通過指標(biāo)大小的比較，可使供電企業(yè)掌握對用戶電壓暫降影響環(huán)節(jié)的排序，逐步實(shí)施電網(wǎng)改造。

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鐘 慶(1978-)，男，博士，副研究員，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)及其自動(dòng)化、電能質(zhì)量，電力電子技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用及其控制技術(shù)。Email:epqzhong@scut.edu.cn

林凌雪(1979-)，女，博士，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行與分析與控制。Email:snowerlin@tom.com

易 楊(1983-)，女，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)及其自動(dòng)化、電能質(zhì)量。Email:yiyang166@yahoo.com.cn

張 堯(1948-)，男，教授，博士，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行與穩(wěn)定、電力市場、電網(wǎng)規(guī)劃。Email:epyzhang@scut.edu.cn

武志剛(1975-)，男，副教授，博士，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)及其自動(dòng)化，電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)仿真，電壓穩(wěn)定等。Email:epzgwu@scut.edu.cn

StudyontheEvaluationIndexofVoltageSagsI:UnsubstantialLocationIndex

ZHONG Qing， LIN Ling-xue， YI Yang， ZHANG Yao， WU Zhi-gang

(School of Electric Power, South China University of Technology,Guangzhou 510640, China)

Voltage sags cause a lot of economic loses for the end user. It is a problem interconnected with utility and end users. To mitigate the effect of voltage sags, corporation between utility and user is necessary. A valid evolution index can provide the basis for both sides. With Monte-Carlo method, the stochastic simulation can present the expected value of the voltage sag of the end user after constructing the network. The difference between the before and after the construction shows the effect of the fault location on the amplitude of voltage sag, and the fault times has the effect on the frequency of voltage sags. The ULI consider both fault location and fault frequency at the same time. Therefore ULI can indicate the nodes needed to be constructed correctly. With ULI, the utility can be instructed to construct the network to mitigate the influence of voltage sags.

power quality； voltage sag； Monte-Carlo simulation； evolution index

TP7

A

1003-8930(2012)01-0110-05

2010-06-19；

2010-07-14