輸電網(wǎng)安全性需求評估指標(biāo)集的構(gòu)建

黃文英，鄧兆云，鄧 勇，何光宇，陳 睿，3，劉鎧誠

(1．國網(wǎng)福建電力調(diào)度控制中心，福州市350003;2．清華大學(xué)電機(jī)系電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京市100084;3．廣東電網(wǎng)電力調(diào)度控制中心，廣州市510600)

0 引 言

科學(xué)、系統(tǒng)、全面的輸電網(wǎng)運(yùn)行評估為調(diào)度人員分析電網(wǎng)運(yùn)行、進(jìn)行控制決策提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，在調(diào)度運(yùn)行中具有十分重要的意義。

研究人員從多種角度對輸電網(wǎng)運(yùn)行評估方法和評估指標(biāo)進(jìn)行了深入的探討。文獻(xiàn)［1］提出一種系統(tǒng)的輸電網(wǎng)運(yùn)行評估指標(biāo)體系的總體架構(gòu)和指標(biāo)選取方法，從結(jié)果和原因2個層面對輸電網(wǎng)運(yùn)行進(jìn)行評估，構(gòu)建覆蓋輸電網(wǎng)各個運(yùn)行目標(biāo)的指標(biāo)體系。指標(biāo)體系一方面幫助調(diào)度人員盡快地從全局、宏觀的層面認(rèn)知輸電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)，另一方面將深入分析當(dāng)前輸電網(wǎng)運(yùn)行的薄弱環(huán)節(jié)，保證其運(yùn)行調(diào)度的合理決策。

指標(biāo)體系中，結(jié)果評估對輸電網(wǎng)運(yùn)行的利益相關(guān)者的需求進(jìn)行分析，評估輸電網(wǎng)運(yùn)行滿足各方需求的程度，進(jìn)而說明輸電網(wǎng)運(yùn)行的整體狀態(tài)。其中，輸電網(wǎng)安全運(yùn)行是輸電網(wǎng)企業(yè)的主要需求之一。安全性需求指期望輸電網(wǎng)運(yùn)行中能夠經(jīng)受可能的擾動，保證網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備的正常運(yùn)行，不中斷輸電服務(wù)［1］。采用有效的方法和指標(biāo)對安全性需求的滿足程度進(jìn)行評估，是構(gòu)建輸電網(wǎng)運(yùn)行指標(biāo)體系的一項(xiàng)重要工作。

保證輸電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行是電力研究人員重視的問題之一，安全性評估的研究成果較為豐富，已有廣泛的應(yīng)用，包括確定性評估方法、概率性評估方法以及風(fēng)險評估方法等。確定性方法［2-3］針對特定的預(yù)想事故，計(jì)算相應(yīng)的安全性指標(biāo)，評估輸電網(wǎng)的安全穩(wěn)定裕度。確定性的安全評估方法物理意義明確，計(jì)算數(shù)據(jù)量小，但它忽略了系統(tǒng)面臨的隨機(jī)性，僅針對單一事故，求取的安全裕度往往偏大，也不能定量地說明全系統(tǒng)的總體安全性。概率性評估方法［4-5］針對這一問題，考慮了系統(tǒng)行為的概率特征，分析元件隨機(jī)故障、負(fù)荷隨機(jī)波動的概率分布，求取概率性的安全指標(biāo)，以評估系統(tǒng)在多大概率上是安全的。文獻(xiàn)［4］考慮在當(dāng)前運(yùn)行方式下的負(fù)荷水平和元件故障的概率分布，判斷系統(tǒng)的靜態(tài)電壓穩(wěn)定性，提出多個評估電壓安全性的概率指標(biāo)，包括靜態(tài)電壓失穩(wěn)概率、靜態(tài)電壓穩(wěn)定指標(biāo)越界概率、靜態(tài)電壓穩(wěn)定有功停電功率、靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度等。

風(fēng)險評估方法進(jìn)一步考慮了事故發(fā)生的概率和產(chǎn)生的后果，結(jié)合經(jīng)濟(jì)性和安全性指標(biāo)進(jìn)行系統(tǒng)安全性評估，求得系統(tǒng)安全風(fēng)險的大小。文獻(xiàn)［6］中首先提出了電力系統(tǒng)風(fēng)險評估方法，特定運(yùn)行方式下的系統(tǒng)風(fēng)險指標(biāo)可以表達(dá)為，發(fā)生事故的概率及其后果的乘積。風(fēng)險評估方法一般包括以下幾個步驟:構(gòu)建系統(tǒng)模型和假想事故模型、分析系統(tǒng)可能出現(xiàn)的狀態(tài)及計(jì)算狀態(tài)發(fā)生的概率、評估狀態(tài)發(fā)生的后果、計(jì)算特定運(yùn)行方式下的風(fēng)險指標(biāo)［7-9］。

文獻(xiàn)［9 －10］根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)時運(yùn)行狀態(tài)，考慮負(fù)荷水平的隨機(jī)波動和線路隨機(jī)故障，根據(jù)不同的事故后果，提出了多個電網(wǎng)安全評估的風(fēng)險指標(biāo)，即低電壓風(fēng)險指標(biāo)、過載風(fēng)險指標(biāo)、電壓失穩(wěn)風(fēng)險指標(biāo)、連鎖故障風(fēng)險指標(biāo)等，一般的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下:

式中:Xt，f為t 時刻的運(yùn)行方式;Ei為系統(tǒng)的第i個可能故障;Xt，j為t 時刻的第j個可能的負(fù)荷水平;Pr(Ei)為故障Ei發(fā)生的概率;Pr(Xt，j| Xt，f)為t 時刻出現(xiàn)Xt，j負(fù)荷水平的概率;Sev(Ei，Xt，j)為系統(tǒng)在負(fù)荷水平Xt，j和故障Ei條件下的系統(tǒng)損失，針對不同類型的后果給出相應(yīng)的嚴(yán)重度函數(shù);Risk(Xt，f)是系統(tǒng)在Xt，f運(yùn)行方式下的安全風(fēng)險。

針對不同的擾動形式及系統(tǒng)損失形式，可以構(gòu)造不同的風(fēng)險指標(biāo)［11-14］。文獻(xiàn)［11-12］具體討論了針對電壓失穩(wěn)、變壓器過載等事故后果的風(fēng)險評估，文獻(xiàn)［13］探討了在氣候條件波動下線路熱穩(wěn)定的風(fēng)險。目前多數(shù)的電力系統(tǒng)風(fēng)險評估方法僅能反映某一特定的事故后果，文獻(xiàn)［14］結(jié)合了低電壓風(fēng)險評估及過載風(fēng)險評估，基于遺傳算法提出了一種系統(tǒng)安全性的多目標(biāo)優(yōu)化框架。

相較于確定性方法，風(fēng)險評估指標(biāo)包含了故障或擾動集合中所有故障及擾動的影響，而非僅考慮最嚴(yán)重事故，計(jì)算量較大，但能夠定量地反映各種可能干擾對系統(tǒng)安全性和經(jīng)濟(jì)性的影響。

本文基于文獻(xiàn)［1］提出的輸電網(wǎng)運(yùn)行評估指標(biāo)體系的總體架構(gòu)和構(gòu)建方法，針對輸電網(wǎng)安全性需求，采用風(fēng)險評估方法，構(gòu)建安全性需求評估指標(biāo)集，并提出安全性風(fēng)險評估指標(biāo)的計(jì)算模型和方法。本文將首先概述安全性需求的評估方法;然后介紹所選取的安全風(fēng)險指標(biāo);之后分析各情景下事故發(fā)生的概率和后果;最后提出風(fēng)險指標(biāo)的計(jì)算流程。

1 評估方法和思路

前文提到，安全性需求所針對的是輸電網(wǎng)運(yùn)行中能夠經(jīng)受可能的擾動，故安全性需求評估應(yīng)考慮系統(tǒng)行為的概率性特征，判斷輸電網(wǎng)在面對各種可能的運(yùn)行狀態(tài)和故障場景下是否存在安全隱患。風(fēng)險評估方法結(jié)合了事故的概率和后果，不僅反映了系統(tǒng)出現(xiàn)事故的可能性，而且能夠識別事故后果的嚴(yán)重程度。擬采用風(fēng)險評估的方法進(jìn)行安全性需求評估。

評估輸電網(wǎng)當(dāng)前整體的安全風(fēng)險，需解決3個問題:在當(dāng)前運(yùn)行方式下，下一個時間段可能發(fā)生哪些事件;事件發(fā)生的概率為何;事件發(fā)生的后果為何。

未來的外部環(huán)境或需求的變化是多樣的，可能是負(fù)荷的增加或減小，可能是機(jī)組的投入或切除，可能發(fā)生線路的短路或斷路事故，清晰列舉及描述各種可能發(fā)生的事件是計(jì)算風(fēng)險指標(biāo)前首先應(yīng)完成的工作。

在此，引入情景規(guī)劃的思路。情景即為對未來以某一概率發(fā)生的確定性態(tài)勢的描述［15］。在本研究中，將在某種運(yùn)行方式下輸電網(wǎng)發(fā)生某種元件故障或不發(fā)生元件故障稱為一個情景。情景涵蓋了未來某一時刻表征電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的所有信息，包括發(fā)電、負(fù)荷、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)、故障類型、故障時間等信息。故針對特定情景，若其發(fā)生的概率和后果已知，則可以按照式(1)計(jì)算該情景的風(fēng)險指標(biāo)。

針對輸電網(wǎng)企業(yè)安全需求的滿足程度，其評估的總體思路:基于電網(wǎng)安全風(fēng)險評估的理論，首先選擇具有代表性的風(fēng)險評估指標(biāo);其次根據(jù)指標(biāo)構(gòu)建情景集，確定情景發(fā)生的概率，并分析在各情景下產(chǎn)生的安全性后果;最后根據(jù)概率和后果曲線，計(jì)算安全風(fēng)險評估指標(biāo)。

2 安全風(fēng)險指標(biāo)

在本研究中，選取風(fēng)險價值VaR和條件風(fēng)險價值CVaR作為安全風(fēng)險指標(biāo)，綜合評估輸電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的安全性。

2.1 風(fēng)險價值指標(biāo)

J． P． Morgan 公 司 于1994年 提 出 了 風(fēng) 險 價 值(Value at Risk，VaR)的概念，即在給定的置信概率σ下，系統(tǒng)可能遭受的最大損失，數(shù)學(xué)定義如下:

式中:σ 為置信概率;x 為系統(tǒng)可能遭受的損失;VaRσ是在置信概率σ 下的VaR值;P 表示系統(tǒng)損失對應(yīng)的概率。

若系統(tǒng)損失后果的概率密度函數(shù)曲線如圖1 所示，取置信概率σ = σ1，VaR值對應(yīng)于圖中的VaRσ1。

圖1 系統(tǒng)損失后果的概率密度函數(shù)Fig.1 Probability density function of system loss consequence

實(shí)際計(jì)算中常采用逐步逼近的方法求VaR值，給定置信概率σ，給出2個估計(jì)值VaRσ1、VaRσ2，滿足σ1＜σ ＜σ2，然后不斷采用二分法逐步逼近VaR值。

VaR的物理意義明確，能夠統(tǒng)一、靈活地評估不同系統(tǒng)的運(yùn)行風(fēng)險，設(shè)置不同的置信概率，可以得到不同置信概率下的VaR值。但VaR指標(biāo)對尾部損失測量具有非充分性，它僅給定了置信水平下的分位點(diǎn)，而不能反映損失一旦超過VaR值時的可能的損失大小。

2.2 條件風(fēng)險價值指標(biāo)

考慮到VaR指標(biāo)的不足，Rockafeller 和Uryasev 提出了條件風(fēng)險價值(conditional value at risk，CVaR)指標(biāo)。條件風(fēng)險價值定義為，在給定置信概率σ 的情況下，若損失超過VaRσ，其損失的平均值即為

式中:x 表示損失的規(guī)模;p(x)為損失規(guī)模的概率密度函數(shù)。由式(3)可見，CVaR表征的不是單一的分位點(diǎn)，而是尾部損失的平均值，因而它對尾部損失的測量是充分的。

3 情景模型

以上闡述的輸電網(wǎng)安全性評估思路中最基礎(chǔ)也是最重要的是如何產(chǎn)生一系列典型的情景來表征當(dāng)前電力系統(tǒng)所面臨的諸多不確定性，本節(jié)就致力于解決這一問題。電力系統(tǒng)所面臨的不確定性主要體現(xiàn)在2個方面:注入功率空間的不確定性和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的不確定性。因此，情景生成思路分為2個層次來進(jìn)行:根據(jù)注入功率空間的不確定性來生成基礎(chǔ)情景，再在各個基礎(chǔ)情景的基礎(chǔ)上考慮拓?fù)洳淮_定性生成最終的情景。下面，具體討論基礎(chǔ)情景和故障情景發(fā)生概率的計(jì)算方法。

3.1 基礎(chǔ)情景的概率模型

注入功率空間的不確定性由負(fù)荷功率變化和發(fā)電功率變化引起，下面分別討論這2 種情況，并最終給出基礎(chǔ)情景的概率計(jì)算方法。

3.1.1 負(fù)荷功率變化的概率模型

負(fù)荷功率采用恒功率負(fù)荷模型，并假定負(fù)荷服從正態(tài)分布N(μ，σ)［16］。

其中，若評估短期安全風(fēng)險，均值μ 采用負(fù)荷預(yù)測值表征。正態(tài)分布曲線可用分段折線來模擬，每一分段的負(fù)荷水平及其概率用中點(diǎn)代表。以7 段為例，負(fù)荷值水平及其概率見表1。

若評估長期安全風(fēng)險，應(yīng)針對所考慮的時間區(qū)間，建立負(fù)荷持續(xù)曲線模型［17］。如圖2 所示，用多級模型來模擬原始的負(fù)荷持續(xù)曲線。假設(shè)采用n 級負(fù)荷持續(xù)曲線模型，對負(fù)荷的正態(tài)分布曲線采用m 分段模擬，則不同的負(fù)荷分段共有n × m 種。設(shè)第k 級的負(fù)荷水平為 Lk，持續(xù)時間為 Tk，則負(fù)荷Lk( 1 －σ )的概率為Pk3= 0.241 7Tk/T，其他各段負(fù)荷參照表1 類似求得。

表1 7 分段正態(tài)分布表Tab.1 Normal distribution of 7 sections

圖2 負(fù)荷持續(xù)曲線的多級分段模型Fig.2 Multi-stage segmental model of load duration curve

3.1.2 發(fā)電功率變化的概率模型

對于不可調(diào)電源節(jié)點(diǎn)，如風(fēng)電、光伏發(fā)電等，其出力的特性具有隨機(jī)波動性，類似于不可調(diào)負(fù)荷的波動。參照負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)模型，其出力服從正態(tài)分布，均值可以取預(yù)測出力值。

對于可調(diào)節(jié)點(diǎn)源節(jié)點(diǎn)，在發(fā)電機(jī)組不發(fā)生故障的情況下，其出力認(rèn)為是確定性的。而發(fā)電機(jī)組隨機(jī)故障的情況，列入元件故障模型范疇，由下文進(jìn)行討論。

3.1.3 基礎(chǔ)情景的概率

以短期安全性評估為例，假設(shè)系統(tǒng)中不可調(diào)電源節(jié)點(diǎn)、負(fù)荷節(jié)點(diǎn)共有N個，對正態(tài)分布曲線采用M 分段模擬，則基礎(chǔ)情景共有N×M個。設(shè)某基礎(chǔ)情景Bi下，第k個負(fù)荷節(jié)點(diǎn)/不可調(diào)電源節(jié)點(diǎn)的注入功率處于負(fù)荷/發(fā)電出力的正態(tài)分布曲線的第n( k )段，其對應(yīng)的正態(tài)分布概率為P ( k，n( k ))，則該情景的發(fā)生概率為各負(fù)荷節(jié)點(diǎn)所處負(fù)荷水平概率的乘積，即

3.2 故障情景的概率模型

研究表明，元件故障概率服從泊松分布［18］。設(shè)元件Fi的故障率為λ0，則在所研究時間段ts內(nèi)，F(xiàn)i發(fā)生故障的概率為

假設(shè)發(fā)生單重故障，即第i個元件發(fā)生故障，而其他元件正常工作，這種故障發(fā)生的概率為

當(dāng)λ0ts?1 (遠(yuǎn)小于1)時，有:

故障率λ0可采用平均故障頻率值，該值可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得到。

若僅考慮單重故障，設(shè)系統(tǒng)中共有M個元件，則生成故障情景M + 1個。特定故障情景的發(fā)生概率由式(6)給出，而不發(fā)生故障的情景概率為

3.3 最終情景的概率模型

在根據(jù)注入功率空間的不確定性得到了一系列典型的基礎(chǔ)情景后，需要針對上述得到的每個基礎(chǔ)情景考慮拓?fù)洳淮_定性形成最終的情景。設(shè)B 為基礎(chǔ)情景的集合，E 為故障情景的集合。下一個時間段，在負(fù)荷和電源出現(xiàn)基礎(chǔ)情景Bi的情況下，將典型的網(wǎng)絡(luò)故障(或無故障)Ej施加與此基礎(chǔ)情景之上。最終情景集定義為

各情景的概率的計(jì)算公式為

其中:Bi∈B;Ej∈E;P ( Bi)、P ( Ej)分別由相應(yīng)的基礎(chǔ)情景、故障情景的概率給出。

4 情景的后果評估

基于第3 節(jié)中產(chǎn)生的情景集，分析各情景下輸電網(wǎng)運(yùn)行是否安全、將產(chǎn)生何種程度的安全性后果。

4.1 情景的安全性判據(jù)

基于具體情景，要判定在某情景下輸電網(wǎng)是否存在安全隱患，首先應(yīng)設(shè)計(jì)相應(yīng)的安全性判據(jù)指標(biāo)。根據(jù)時間過程和產(chǎn)生機(jī)理的不同，輸電網(wǎng)存在多種安全隱患。有必要對于每種安全隱患設(shè)計(jì)相應(yīng)的判據(jù)指標(biāo)，判斷當(dāng)前情景是否存在該種安全隱患。如果當(dāng)前情景通過所有判據(jù)指標(biāo)，則可判斷其不存在安全隱患;若基于當(dāng)前情景計(jì)算的某一個安全性判據(jù)指標(biāo)不在合格范圍內(nèi)，則認(rèn)為輸電網(wǎng)運(yùn)行在該情景下不安全，應(yīng)進(jìn)一步計(jì)算事故后果。根據(jù)IEEE/CIGRE 標(biāo)準(zhǔn)分類方法，安全性劃分見圖3。

結(jié)合當(dāng)前輸電網(wǎng)的實(shí)際運(yùn)行情況和控制手段，輸電網(wǎng)安全隱患分析分類見圖4。

圖3 IEEE/CIGRE 關(guān)于電力系統(tǒng)安全性的劃分Fig.3 Classification of power system security by IEEE/CIGRE

圖4 安全性分析的分類Fig.4 Classification of security analysis

對于各類安全性問題，其判據(jù)指標(biāo)如表2 所示。

表2 安全性判據(jù)指標(biāo)Tab.2 Security criterion indices

4.2 情景的后果嚴(yán)重性指標(biāo)

基于第3 節(jié)中產(chǎn)生的最終情景，結(jié)合上文所述的安全性判據(jù)指標(biāo)，可判定系統(tǒng)在該情景下是否安全，即如有任何一個判據(jù)指標(biāo)不通過即判定該情景存在安全隱患。面臨的問題是，情景存在安全隱患的情況下如何來衡量所造成的后果的嚴(yán)重程度。

文獻(xiàn)［19］總結(jié)了多種故障后果的評估方式，包括裕度、停電損失、控制代價等，并提出采用使系統(tǒng)穩(wěn)定的最小控制代價作為故障后果的衡量，能夠避免停電范圍和停電時間的估計(jì)，也符合當(dāng)前電網(wǎng)運(yùn)行穩(wěn)定控制的實(shí)際情況——通過受控的小范圍停電避免不受控的大范圍停電。

文獻(xiàn)［18］采用維持電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的主動切負(fù)荷量來衡量故障后果的嚴(yán)重性。本文參照該指標(biāo)，假設(shè)在某一情景Bi∩Ej下，出現(xiàn)了持續(xù)時間為t 的切負(fù)荷量g，則其后果嚴(yán)重性如式(11)所示:

式中:R1、R2分別為上網(wǎng)電價、銷售電價;ck、gk、tk分別為第k 類可中斷負(fù)荷的補(bǔ)償電價、負(fù)荷中斷量及中斷時間;I' 為其他控制代價。

在考慮最小控制代價時，也應(yīng)結(jié)合情景所面臨安全問題的類型來進(jìn)行。這些安全問題包括:電壓安全問題、暫態(tài)穩(wěn)定問題、小擾動問題、靜態(tài)安全問題等。

5 安全評估指標(biāo)的計(jì)算流程

確定了情景集及情景后果評估方法，可以計(jì)算所選取的安全風(fēng)險指標(biāo)，計(jì)算步驟如圖5 所示。

圖5 安全風(fēng)險指標(biāo)的計(jì)算流程Fig.5 Calculation process of security risk indices

安全風(fēng)險指標(biāo)的計(jì)算分為以下幾個步驟:

(1)獲取干擾前的系統(tǒng)初始狀態(tài)。系統(tǒng)初始狀態(tài)包括系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹l(fā)電方式和負(fù)荷水平。短期內(nèi)，系統(tǒng)初始狀態(tài)可由EMS 直接獲得相關(guān)數(shù)據(jù);長期內(nèi)，系統(tǒng)初始狀態(tài)應(yīng)對應(yīng)歷史數(shù)據(jù)，按照其出現(xiàn)的概率隨機(jī)抽取。

(2)抽樣生成情景。輸電網(wǎng)所面臨的不確定性主要體現(xiàn)在2個方面:注入功率空間的不確定性和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的不確定性。情景的抽樣包括2 方面，對功率不可調(diào)節(jié)點(diǎn)的負(fù)荷及發(fā)電功率水平的抽樣，以及對故障類型及發(fā)生故障的設(shè)備的抽樣，前者生成了基礎(chǔ)情景，后者添加了故障情景。根據(jù)第3 小節(jié)，可以求出所生成情景的發(fā)生概率。

(3)情景的后果評估。根據(jù)第3 小節(jié)，針對抽樣生成的情景求安全性判據(jù)指標(biāo)，若所有指標(biāo)均在合格范圍內(nèi)，則該情景下系統(tǒng)安全，情景后果嚴(yán)重性為0;若存在不通過的安全性判據(jù)指標(biāo)，求情景后果嚴(yán)重性指標(biāo)。

(4)計(jì)算安全性風(fēng)險指標(biāo)。根據(jù)抽樣所得的所有情景的發(fā)生概率與發(fā)生后果，得到系統(tǒng)損失后果的概率密度函數(shù)，從而計(jì)算安全性風(fēng)險指標(biāo)。

6 結(jié) 論

出現(xiàn)安全性事故將造成輸電網(wǎng)企業(yè)經(jīng)濟(jì)和社會效益的嚴(yán)重?fù)p失。輸電網(wǎng)企業(yè)對輸電網(wǎng)運(yùn)行具有安全性需求，期望輸電網(wǎng)運(yùn)行中能夠經(jīng)受可能的擾動，保證網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備的正常運(yùn)行，不中斷輸電服務(wù)。安全性需求指標(biāo)集采用風(fēng)險評估的方法，基于輸電網(wǎng)運(yùn)行的隨機(jī)特性，研究各種干擾出現(xiàn)的概率和后果，計(jì)算安全風(fēng)險指標(biāo)。

傳統(tǒng)電網(wǎng)安全性研究通常將電網(wǎng)安全性問題根據(jù)時間過程(短期、中長期)、產(chǎn)生原因(小擾動、大擾動)或者表征參數(shù)(電壓、頻率、功角)進(jìn)行劃分，僅研究其中某一領(lǐng)域針對某種干擾的安全性問題。本文通過情景分析，綜合考慮了多種隨機(jī)因素，在特定情景下研究電網(wǎng)的各類安全問題，通過安全判據(jù)指標(biāo)綜合判斷情景的安全性，進(jìn)而采用最小控制代價衡量干擾對輸電網(wǎng)運(yùn)行造成的后果。通過抽樣方法，得到各情景發(fā)生的概率和后果，計(jì)算風(fēng)險價值、條件風(fēng)險價值指標(biāo)，以評估系統(tǒng)的安全風(fēng)險。

本文所構(gòu)建的安全性需求評估指標(biāo)集是輸電網(wǎng)運(yùn)行評估指標(biāo)體系的一部分。在本文工作的基礎(chǔ)上，將繼續(xù)分析各利益相關(guān)者對于輸電網(wǎng)運(yùn)行的其他需求，如高效性需求等，從而構(gòu)建輸電網(wǎng)運(yùn)行的結(jié)果評估指標(biāo)集，全面評估輸電網(wǎng)運(yùn)行的狀態(tài)是否滿意。進(jìn)一步，基于文獻(xiàn)［1］提出的體系架構(gòu)和評估方法，對結(jié)果指標(biāo)進(jìn)行分解和轉(zhuǎn)化，構(gòu)建相應(yīng)的分解指標(biāo)和決策鏈，從而得到輸電網(wǎng)運(yùn)行的原因評估，以挖掘輸電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)不滿意的原因。

［1］鄧勇，陳睿，黃文英，等，面向閉環(huán)控制的輸電網(wǎng)運(yùn)行評估指標(biāo)體系架構(gòu)設(shè)計(jì)［J］．電力建設(shè)，2014，35(7):1-6．

［2］周雙喜，姜勇，朱凌志． 電力系統(tǒng)電壓靜態(tài)穩(wěn)定性指標(biāo)述評［J］．電網(wǎng)技術(shù)，2001，25(1):1-7．

［3］李生虎，丁明，汪興強(qiáng)． 電力系統(tǒng)靜態(tài)電壓安全問題的概率評價［J］．電力系統(tǒng)自動化，2003，27(20):26-30．

［4］張瑞華，宋云亭． 基于蒙特卡羅仿真和電壓安全約束的無功優(yōu)化算法［J］．電力系統(tǒng)自動化，2002，26(7):23-27．

［5］McCalley J D，F(xiàn)ouad A A，Vittal V，et al． A risk-based security index for determining operating limits in stability-limited electric power systems［J］． IEEE Transactions on Power Systems，1997，12(3):1210-1219．

［6］陸波，唐國慶． 基于風(fēng)險的安全評估方法在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用［J］．電力系統(tǒng)自動化，2000(22):61-64．

［7］潘軒，張建華． 基于風(fēng)險理論的電力系統(tǒng)安全評估方法應(yīng)用［J］．中國電力教育，2008(3):219-222．

［8］陳為化，江全元，曹一家，等． 基于風(fēng)險理論的復(fù)雜電力系統(tǒng)脆弱性評估［J］．電網(wǎng)技術(shù)，2005，29(4):12-17．

［9］Ni Ming，McCalley J D，Vittal V，et al． Online risk-based security assessment［J］．IEEE Transactions on Power Systems，2003，18(1):258-265．

［10］Ni Ming，McCalley J D，Vittal V，et al． Software implementation of online risk-based security assessment［J］． IEEE Transactions on Power Systems，2003，18(3):1165-1172．

［11］McCalley J D，Vittal V，Wan H，et al． Voltage risk assessment［C］//Power Engineering Society Summer Meeting． IEEE，1999:179-184．

［12］Fu Weihui，McCalley J D， Vittal V． Risk assessment for transformer loading［J］． IEEE Transactions on Power Systems，2001，16(3):346-353．

［13］Zhang Jun，Pu Jian，McCalley J D，et al． A Bayesian approach for short-term transmission line thermal overload risk assessment［J］．IEEE Transactions on Power Delivery，2002，17(3):770-778．

［14］Xiao Fei，McCalley J D． Power system risk assessment and control in a multiobjective framework［J］． IEEE Transactions on Power Systems，2009，24(1):78-85．

［15］余娟，李文沅，顏偉． 靜態(tài)電壓穩(wěn)定風(fēng)險評估［J］．中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2009，29(28):40-46．

［16］Li Wenyuan． Risk assessment of power system:models，methods，and application ［M］． America: IEEE Press and Wiley ＆Sons，2006．

［17］趙珊珊，仲悟之，唐曉駿． 暫態(tài)電壓穩(wěn)定風(fēng)險評估方法及應(yīng)用［J］．電力系統(tǒng)自動化，2009，33(19):1-4．

［18］薛禹勝，劉強(qiáng)，DONG Zhaoyang，等． 關(guān)于暫態(tài)穩(wěn)定不確定性分析的評述［J］．電力系統(tǒng)自動化，2007，31(14):1-6．

［19］張國華，張建華，彭謙，等． 電網(wǎng)安全評價的指標(biāo)體系與方法［J］．電網(wǎng)技術(shù)，2009，33(8):30-34．