基于健康度和重要度的配電網(wǎng)運行風(fēng)險評估方法

黃 曌 ，汪 沨 ，譚陽紅 ，董旭柱 ，吳爭榮 ，陳 春

（1.湖南大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院，湖南 長沙 410082；2.南方電網(wǎng)電力科學(xué)研究院，廣東 廣州 510080）

0 引言

近年來隨著智能配電網(wǎng)的迅速發(fā)展，多種設(shè)備的接入使得系統(tǒng)運行方式多樣化，帶來了更多的安全隱患，基于用戶負荷對配電系統(tǒng)供電可靠性的要求，風(fēng)險評估的重要性逐漸凸顯。

目前國內(nèi)外關(guān)于電力系統(tǒng)運行風(fēng)險評估的研究已取得很大進展，有別于以往的確定性評估和概率性評估方法［1-3］，風(fēng)險評估體系更能考慮實際運行中的不確定性，滿足評估需求。其中發(fā)展比較成熟的基于故障概率和故障后果的評估模型，在輸電系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用，并取得了良好效果。文獻［4］基于分散抽樣蒙特卡洛算法確定故障后果，進而計算風(fēng)電接入給發(fā)、輸電系統(tǒng)帶來的風(fēng)險；文獻［5］基于證據(jù)推理理論，將元件故障概率綜合納入輸電系統(tǒng)運行風(fēng)險的范疇；文獻［6］通過分析負荷與電源之間的相關(guān)性，全面考慮在風(fēng)速不確定性及線路潮流波動情況下的故障概率和故障后果。

但考慮到配電網(wǎng)的運行現(xiàn)狀，一方面相對輸電主網(wǎng)而言，配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)更復(fù)雜，設(shè)備數(shù)量繁多，故障概率不能精確計算；其次，配電網(wǎng)直接面向用戶終端，需要考慮不同用戶對供電可靠性的需求差異，體現(xiàn)不同用戶側(cè)故障造成的停電損失和社會影響的互異性，因此基于故障概率和故障后果的風(fēng)險指標(biāo)已無法確切表征配電網(wǎng)的運行特征，適應(yīng)其發(fā)展需求。文獻［7］綜合考慮了影響配電設(shè)備故障率的內(nèi)外部因素，以及面向不同用戶的設(shè)備故障后果，實現(xiàn)了配電設(shè)備的停電風(fēng)險實時評估，但尚未建立系統(tǒng)的風(fēng)險評估模型；文獻［8］在考慮配電網(wǎng)故障風(fēng)險和檢修風(fēng)險的基礎(chǔ)上，提出配電網(wǎng)的檢修決策模型，但僅研究了設(shè)備的健康狀況；文獻［9］提出一種考慮元件綜合重要度的安全性風(fēng)險評估方法，但未涉及用戶的重要度；文獻［10-11］均在考慮故障發(fā)生概率及后果的基礎(chǔ)上完成風(fēng)險評估，但是也未考慮到用戶供電需求的差異性；文獻［12］提出了一種面向用戶的配電網(wǎng)運行風(fēng)險評估方法，在計算故障概率時將時變的失效率和修復(fù)率視為穩(wěn)態(tài)量進行估算，但僅適用于短期評估。

本文基于配電網(wǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀及用戶需求，提出了一種適用于配電網(wǎng)的在線風(fēng)險評估方法，綜合考慮系統(tǒng)運行狀態(tài)和供電用戶差異，定義了健康度和重要度2個概念，并將風(fēng)險視為二者的函數(shù)，全面探討了在各風(fēng)險源作用下健康度和重要度等級的確立規(guī)則，在此理論基礎(chǔ)上開發(fā)了相應(yīng)的軟件功能平臺，通過實際的示范工程驗證了本文方法的正確性。

1 配電網(wǎng)運行風(fēng)險評估的現(xiàn)狀分析

配電網(wǎng)的運行風(fēng)險評估旨在針對配電網(wǎng)中潛在的不確定性因素，全面反映故障對配電系統(tǒng)的影響，為調(diào)度部門的決策提供正確導(dǎo)向。目前配電網(wǎng)通常采用與主網(wǎng)一致的評估方法，由兩部分進行綜合度量，分別是故障的可能性（故障概率）及故障的嚴重性（故障后果），通過某一特定時刻t的故障概率與故障后果的乘積確定配電系統(tǒng)的實時風(fēng)險［7］，如式（1）所示。其中，R（t）為 t時刻的配電系統(tǒng)運行風(fēng)險；φ（t）、C（t）分別為t時刻的故障發(fā)生概率及故障停電損失。

文獻［12］在建立預(yù)想事故集的基礎(chǔ)上，將配電網(wǎng)運行風(fēng)險進一步細化為：

其中，Xf為系統(tǒng)當(dāng)前的運行方式；Ei為第i個預(yù)想故障狀態(tài)；M為預(yù)想故障狀態(tài)的總數(shù)；pr（Ei）為預(yù)想故障狀態(tài)Ei的發(fā)生概率；Xk為預(yù)想故障狀態(tài)Ei發(fā)生后按恢復(fù)供電策略進行處理后的運行方式；δsev（Xk|Ei）為預(yù)想故障狀態(tài)Ei發(fā)生后系統(tǒng)的故障嚴重程度。

然而近年來隨著分布式電源以及柔性負荷的接入，配電網(wǎng)運行方式多樣，不同的評估時間點的主要風(fēng)險源因素不斷變化，從而導(dǎo)致系統(tǒng)故障的促成概率難以計算；另外配電網(wǎng)用戶承受風(fēng)險的能力各異，應(yīng)將此差異性納入風(fēng)險評估的考慮范圍，指導(dǎo)調(diào)度員在系統(tǒng)異常情況下進行正確決策，最大限度地保證重要用戶的供電連續(xù)性。綜上所述，提出一種行之有效的配電系統(tǒng)專用風(fēng)險評估方法迫在眉睫。

2 基于健康度和重要度的風(fēng)險評估

針對智能配電網(wǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀和需求［13-15］，本文提出了一種基于健康度和重要度指標(biāo)的在線風(fēng)險評估體系，如圖1所示。該評估體系分為配電設(shè)備風(fēng)險和配電系統(tǒng)風(fēng)險2層，系統(tǒng)的運行風(fēng)險建立在系統(tǒng)內(nèi)所包含的饋線、配電變壓器、分布式電源等基本設(shè)備的運行風(fēng)險基礎(chǔ)上，是設(shè)備風(fēng)險的集中體現(xiàn)。

將t時刻系統(tǒng)或所含設(shè)備的風(fēng)險模型表述為：

其中，H（t）、I（t） 分別為 t時刻系統(tǒng)或設(shè)備的健康度和重要度指標(biāo)，表征綜合考慮各影響因素的情況下，系統(tǒng)或設(shè)備的運行狀態(tài)以及用戶側(cè)故障損失差異的量化結(jié)果，兩者取值范圍均為［1，5］。

2.1 面向運行狀態(tài)的健康度指標(biāo)

本文采用健康度指標(biāo)H（t）描述配電系統(tǒng)的運行狀態(tài)，其定義如式（4）所示。

其中，Gj（t）為t時刻第j個影響因素中所確定的健康度等級，針對實時斷面下該因素的屬性，依據(jù)一定規(guī)則進行量化取值；ωj（t）為t時刻第j個影響因素所對應(yīng)的權(quán)重，通過設(shè)置權(quán)重凸顯各因素的作用力度；M1為健康度影響因素總個數(shù)。H（t）值越小，表明配電系統(tǒng)的工作狀態(tài)越理想。

一般而言，配電網(wǎng)的運行狀態(tài)是否良好取決于2點：系統(tǒng)中的配電設(shè)備健康狀況、設(shè)備間的拓撲連接關(guān)系。其中，配電設(shè)備的健康狀況是內(nèi)部因素和外部因素共同作用的結(jié)果，內(nèi)部因素包括饋線、變壓器等設(shè)備的自身缺陷或過負荷運行等；外部因素主要指風(fēng)雨、雷擊等天氣因素對設(shè)備造成損壞，從而帶來一定的故障停電概率。因此，對配電系統(tǒng)的健康度等級進行量化評價時，可選擇以下影響因素：系統(tǒng)內(nèi)工作狀態(tài)最薄弱的設(shè)備（即所包含設(shè)備的最大健康度等級）、系統(tǒng)的歷史平均停電時間以及在預(yù)想事故集的基礎(chǔ)上利用實時斷面數(shù)據(jù)得到的系統(tǒng)脆弱點總數(shù)，具體量化規(guī)則如表1所示。

表1 系統(tǒng)健康度等級量化規(guī)則Table 1 Quantization rules of system health index

在脆弱點評估步驟中，提出脆弱度指標(biāo)，如式（5）所示。

其中，N1為故障后失電的配電變壓器數(shù)目；N2為系統(tǒng)總配電變壓器數(shù)目；λi和λj分別為第i個發(fā)生故障失電的配電變壓器所連接的用戶負荷等級及第j個配電變壓器所連接的用戶負荷等級，0<λi≤1，0<λj≤1；和分別為第i個發(fā)生故障失電的配電變壓器容量及第j個配電變壓器的容量，單位均為kW；和分別為第i個故障失電的配電變壓器所連接的用戶數(shù)目及第j個配電變壓器所連接的用戶數(shù)目；ε1、ε2為權(quán)重系數(shù)；i=1，2，…，N1； j=1，2，…，N2。若δ大于預(yù)先設(shè)定的閾值δ0，則認為該故障點為脆弱點。

式（4）同樣適用于配電網(wǎng)內(nèi)單個設(shè)備的健康度值求解，例如饋線的健康度受到線路長度、最大負載率、氣候等7個因素的影響，如圖1所示，假設(shè)在某實時運行狀態(tài)下所確定的健康度等級Gj（t）分別為2、1、1、1、1、1、3，對應(yīng)權(quán)重 ωj（t）分別為 2、3、3、2、2、1、2，則可計算出該時刻下此饋線的健康度約為1.502。

2.2 面向用戶差異的重要度指標(biāo)

為了最大限度地保障重要負荷的連續(xù)用電，響應(yīng)國家電力行業(yè)的差異化供電服務(wù)政策，本文通過重要度指標(biāo)I（t）將用戶負荷差異性納入配電系統(tǒng)風(fēng)險評估的考慮范疇，其定義如式（6）所示。

其中，F(xiàn)k（t）為t時刻第k個影響因素所確定的重要度等級；ξk（t）為t時刻第k個影響因素所對應(yīng)的權(quán)重；M2為重要度影響因素的總個數(shù)。I（t）值越大，表征配電系統(tǒng)越重要，即所面向的用戶對當(dāng)前供電可靠性要求越高。

根據(jù)《供配電系統(tǒng)設(shè)計規(guī)范》及國家電監(jiān)會的相關(guān)規(guī)定，將配電系統(tǒng)的重要供電用戶負荷劃分為3個等級：特級重要用戶指國家級事務(wù)辦理場合；一級重要用戶指機場、鐵路調(diào)度中心、軍隊指揮機關(guān)等若發(fā)生故障停電會帶來重大政治影響及經(jīng)濟損失的供電場合；二級重要用戶指科研單位、醫(yī)院、重要院校等中斷供電會造成較大政治影響及經(jīng)濟損失的用電負荷。系統(tǒng)所帶重要負荷的等級越高、數(shù)目越多，表示系統(tǒng)故障可能造成的損失越大，即系統(tǒng)的風(fēng)險越大。其次，系統(tǒng)的重要度也與系統(tǒng)內(nèi)所含設(shè)備的重要度有關(guān)，若系統(tǒng)中某饋線段被評估為脆弱點，其不可轉(zhuǎn)供的負荷越多，表明該饋線段越重要，配電系統(tǒng)的重要性也隨之增大。此外，考慮到用戶對于不同故障時段的反應(yīng)不同，例如工作日、節(jié)假日和特殊保電期的故障對用戶滿意度的負面影響依次遞增；不同的地理位置發(fā)生停電故障，例如經(jīng)濟發(fā)達城區(qū)和偏遠農(nóng)村地區(qū)，引起的損失也具有差異性。因此，對系統(tǒng)運行風(fēng)險的全面評估需要將社會影響層面和供電區(qū)域級別一并考慮在內(nèi)。綜上所述，對配電系統(tǒng)的重要度進行量化評價時，應(yīng)分析以下因素：系統(tǒng)所連接的重要用戶數(shù)目、系統(tǒng)脆弱點處若進行切負荷操作將損失的負荷量總和、社會影響系數(shù)以及區(qū)域系數(shù)，具體的量化規(guī)則如表2所示。

表2 系統(tǒng)重要度等級量化規(guī)則Table 2 Quantization rules of system importance index

同樣，配電網(wǎng)所包含設(shè)備的重要度也可依據(jù)式（6）計算。例如饋線的重要度受到饋線實時負荷總量、連接的重要用戶數(shù)目等5個因素的影響，假設(shè)在某實時運行狀態(tài)下所確定的重要度等級Fk（t）分別為3、1、1、1、4，對應(yīng)權(quán)重 ξk（t） 分別為 3、3、2、1、2，則可計算出該時刻下此饋線的重要度約為2.427。

2.3 系統(tǒng)風(fēng)險等級的建立

基于配電系統(tǒng)運行的健康度和重要度指標(biāo)，可通過二維圖形展示系統(tǒng)的實時風(fēng)險，如圖2所示，將系統(tǒng)風(fēng)險劃分為3個等級，其中白色區(qū)域為正常域，淺灰色區(qū)域為警戒域，深灰色區(qū)域為緊急域。由圖2可知，在同一重要度等級下，系統(tǒng)健康度越小，即工作狀態(tài)越理想，對應(yīng)的運行風(fēng)險越低；同理，同一健康度等級下，系統(tǒng)重要度越小，即所連接用戶對供電可靠性要求越低，承受的風(fēng)險等級也越低。

圖2 配電網(wǎng)運行風(fēng)險等級Fig.2 Operation risk levels of distribution network

基于當(dāng)前的評估結(jié)果，調(diào)度員可判別系統(tǒng)的實時風(fēng)險并進行相關(guān)操作。若系統(tǒng)的運行點落在正常域內(nèi)，則進行優(yōu)化控制，在滿足安全性和完整性的約束條件下減小網(wǎng)絡(luò)損耗；若系統(tǒng)處于警戒域，則表明出現(xiàn)了節(jié)點電壓或饋線負載率等參數(shù)越限，此時需要啟動預(yù)防性重構(gòu)或采取切負荷等措施，盡快調(diào)整系統(tǒng)的運行方式；若系統(tǒng)位于緊急域，則需要快速完成故障定位與隔離，通過網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)或分布式電源孤島運行保障供電等手段實現(xiàn)非故障區(qū)域內(nèi)重要負荷的轉(zhuǎn)供，減小故障損失。

2.4 風(fēng)險評估軟件平臺

為便于實際的工程應(yīng)用，本文在所提出的配電系統(tǒng)運行風(fēng)險評估理論基礎(chǔ)上開發(fā)相應(yīng)的軟件功能平臺，系統(tǒng)及其內(nèi)部設(shè)備在未觸發(fā)風(fēng)險源時均運行于正常域。該平臺結(jié)合數(shù)據(jù)傳輸單元（DTU）等智能終端對配電系統(tǒng)的運行狀態(tài)進行實時感知、風(fēng)險評估和安全預(yù)警，同時集成了自愈功能，在評定系統(tǒng)運行有風(fēng)險時自動生成預(yù)防控制措施，由調(diào)度員決定是否執(zhí)行，因而具有良好的人機交互功能。

3 工程示例

本文所提出的風(fēng)險評估體系已在佛山市金融高新區(qū)某10 kV配電系統(tǒng)中進行應(yīng)用，取得了良好的效果。該配電系統(tǒng)包括了兩供一備、三供一備、單環(huán)網(wǎng)和輻射狀等南方電網(wǎng)典型接線模式，其簡化節(jié)點系統(tǒng)如圖3所示。其中，節(jié)點1、21、41為電源點，T63、T64、T65、T66為聯(lián)絡(luò)開關(guān)。節(jié)點1—20及其所連線路構(gòu)成子網(wǎng)1，節(jié)點21—40及其所連線路構(gòu)成子網(wǎng)2，節(jié)點41—62及其所連線路構(gòu)成子網(wǎng)3，3個子網(wǎng)通過聯(lián)絡(luò)開關(guān)連接，互為備用。

圖3 實際配電系統(tǒng)簡化結(jié)構(gòu)Fig.3 Simplified structure of an actual distribution system

假設(shè)外界天氣為紅色臺風(fēng)預(yù)警，結(jié)合當(dāng)?shù)氐挠脩粜畔⒑拖到y(tǒng)運行的實時斷面數(shù)據(jù)，以及設(shè)備的歷史缺陷統(tǒng)計數(shù)據(jù)，可計算出各配電設(shè)備的健康度與重要度。以圖3中的Ⅰ線（節(jié)點2—7）為例，其風(fēng)險評估結(jié)果如表3所示，進而可計算該時刻下Ⅰ線的健康度為3.303、重要度為2.681，由圖2知Ⅰ線落于淺色警戒域內(nèi)，需要針對該饋線采取預(yù)防控制措施，如減小負載率等。采用同樣的方法對系統(tǒng)中其他配電設(shè)備的運行風(fēng)險進行分析，并在此基礎(chǔ)上進行系統(tǒng)健康度和重要度的評估，結(jié)果如表4所示，最終得到系統(tǒng)實時的健康度和重要度值分別為2.770和3.150，位于警戒域。這表明外部臺風(fēng)天氣給配電系統(tǒng)運行帶來了風(fēng)險，調(diào)度員應(yīng)對風(fēng)險評估體系發(fā)出的預(yù)警信號引起重視，并對實時越限指標(biāo)進行處理，避免系統(tǒng)進入緊急域，造成停電事故。

表3 Ⅰ線的風(fēng)險評估結(jié)果Table 3 Results of risk assessment for FeederⅠ

表4 配電系統(tǒng)的風(fēng)險評估結(jié)果Table 4 Results of risk assessment for distribution system

在上述臺風(fēng)天氣和系統(tǒng)運行斷面數(shù)據(jù)下，可利用風(fēng)險評估軟件平臺展示系統(tǒng)和設(shè)備的實時評估結(jié)果。以系統(tǒng)中所含饋線為例，其評估結(jié)果如圖4所示，可知有6條饋線因風(fēng)險值較高落入警戒域，結(jié)果如表5所示，其中Ⅱ線（節(jié)點22—25）的健康度與重要度值相對較高，表明該饋線實時運行狀態(tài)最惡劣，同時該饋線所連接用戶對供電可靠性的要求最高，因而Ⅱ線發(fā)生故障的風(fēng)險最大。綜上所述，基于健康度和重要度指標(biāo)的風(fēng)險評估體系不僅能夠?qū)崟r反映配電系統(tǒng)或設(shè)備的運行狀態(tài)，還可直觀體現(xiàn)出用戶承擔(dān)風(fēng)險的能力差異，為上層調(diào)度工作提供基礎(chǔ)。因此，相對以往的評估體系而言，本文所采用方法避免了對故障概率的模型求解，同時比故障后果風(fēng)險指標(biāo)具備更豐富全面的信息。

圖4 饋線風(fēng)險評估結(jié)果Fig.4 Results of risk assessment for feeders

表5 位于警戒域的饋線風(fēng)險評估結(jié)果Table 5 Results of risk assessment for feeders in alert area

增大Ⅱ線負載率及其所關(guān)聯(lián)的重要用戶數(shù)目，該饋線的運行風(fēng)險直接移入深色緊急域，如圖5所示。線路的健康度和重要度值分別增大至3.595和 4.630，進一步驗證了影響因素對風(fēng)險值的作用。

圖5 影響因素改變后的風(fēng)險評估結(jié)果Fig.5 Results of risk assessment with changed influencing factors

再假定另一斷面下，饋線線路Ⅶ線（節(jié)點43—49）因過載觸發(fā)風(fēng)險預(yù)警信號，首端線路負載率達95%，此時風(fēng)險評估體系計算得到該饋線健康度和重要度分別為3.360、2.919，同時自動生成可行的預(yù)防性重構(gòu)方案供調(diào)度員參考，如表6所示，告知線路負載率指標(biāo)越限，需要將位于饋線Ⅶ上某公用配電站內(nèi)的斷路器QF1由合閘變?yōu)榉珠l，從而通過調(diào)整開關(guān)狀態(tài)的配置優(yōu)化系統(tǒng)運行。

表6 預(yù)防控制方案信息Table 6 Information of preventive control measures

執(zhí)行重構(gòu)方案后，首端線路負載率降至36%，過載提示信號消除，此時饋線的健康度和重要度分別為2.730、2.487，饋線線路的工況恢復(fù)正常，驗證了警戒狀態(tài)下風(fēng)險評估體系生成的預(yù)防控制方案的有效性。

4 結(jié)論

本文針對智能配電網(wǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀，提出了基于健康度和重要度的配電網(wǎng)運行風(fēng)險評估方法。文中首先分析了配電系統(tǒng)中采用基于故障概率和故障后果的風(fēng)險評估方法的不足，在考慮配電網(wǎng)具體評估需求的基礎(chǔ)上提出了新的風(fēng)險模型，將風(fēng)險視為健康度與重要度的函數(shù)，綜合考慮系統(tǒng)的運行狀態(tài)和供電用戶的差異性，研究在影響配電系統(tǒng)或設(shè)備風(fēng)險值的各因素作用下，健康度和重要度等級的確立規(guī)則，建立了一套較為完整有效的配電網(wǎng)運行風(fēng)險評估體系，并在此理論基礎(chǔ)上開發(fā)了相應(yīng)的風(fēng)險評估軟件功能平臺。最后，以佛山市實際配電系統(tǒng)為示范工程，對系統(tǒng)的運行風(fēng)險進行實時評估和二維展示，實驗結(jié)果能滿足評估要求，證明了本文所提方法的準(zhǔn)確性和可行性；此外軟件平臺還實現(xiàn)了預(yù)警和自愈功能，在警戒狀態(tài)下為調(diào)度員提供具體的預(yù)防操作，有利于快速恢復(fù)配電網(wǎng)的安全運行，對風(fēng)險評估的工程應(yīng)用有一定的參考價值。

［1］戶秀瓊，顏偉，余娟，等.靜態(tài)電壓穩(wěn)定預(yù)防控制的風(fēng)險評估［J］.電力自動化設(shè)備，2014，34（8）：65-70.HU Xiuqiong，YAN Wei，YU Juan，et al.Risk assessment for preventive control of static voltage stability［J］.Electric Power Automation Equipment，2014，34（8）：65-70.

［2］王增平，姚玉海，張首魁，等.基于k最短路徑算法的負荷停電風(fēng)險在線評估［J］.電力自動化設(shè)備，2016，36（1）：1-5.WANG Zengping，YAO Yuhai，ZHANG Shoukui，et al.Online outage risk assessment based on k-th shortest path algorithm ［J］.Electric Power Automation Equipment，2016，36（1）：1-5.

［3］楊悅，李國慶，王振浩.基于可信性理論的含風(fēng)電電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定概率評估［J］.電力自動化設(shè)備，2014，34（12）：6-12.YANG Yue，LI Guoqing，WANG Zhenhao.Probabilistic voltage stability assessment based on credibility theory for power system with wind farm［J］.Electric Power Automation Equipment，2014，34（12）：6-12.

［4］蔣程，劉文霞，張建華，等.含風(fēng)電接入的發(fā)輸電系統(tǒng)風(fēng)險評估［J］.電工技術(shù)學(xué)報，2014，29（2）：260-270.JIANG Cheng，LIUWenxia，ZHANG Jianhua，et al.Risk assessment of generation and transmission systems considering wind power penetration［J］.Transactions of China Electrotechnical Society，2014，29（2）：260-270.

［5］GUO L，GUO C X，TANGW H，et al.Evidence-based approach to power transmission risk assessment with component failure risk analysis［J］.IET Generation，Transmission&Distribution，2012，6（7）：665-672.

［6］LI Xue，ZHANG Xiong，WU Lei，et al.Transmission line overload risk assessment for power systems with wind and load-power generation correlation［J］.IEEE Transactions on Smart Grid，2015，6（3）：1233-1242.

［7］趙會茹，李娜娜，郭森，等.配電網(wǎng)設(shè)備故障停電風(fēng)險實時評估［J］.電力自動化設(shè)備，2014，34（11）：89-94.ZHAO Huiru，LINana，GUO Sen，et al.Real-time risk assessment on equipment failure outage of distribution network ［J］.Electric Power Automation Equipment，2014，34（11）：89-94.

［8］栗然，王飛飛，李增輝.基于風(fēng)險評估的配電網(wǎng)檢修決策優(yōu)化［J］.電力自動化設(shè)備，2013，33（11）：1-8.LI Ran，WANG Feifei，LI Zenghui，et al.Maintenance decision making optimization based on risk assessment for distribution system［J］.Electric Power Automation Equipment，2013，33（11）：1-8.

［9］劉沛清，李華強，趙陽，等.考慮元件綜合重要度的電網(wǎng)安全性風(fēng)險評估方法［J］.電力自動化設(shè)備，2015，35（4）：132-138.LIU Peiqing，LI Huaqiang，ZHAO Yang，et al.Power grid security risk assessment considering comprehensive element importance index［J］.Electric Power Automation Equipment，2015，35（4）：132-138.

［10］JIA Hongjie，QI Wenjin，LIU Zhe，et al.Hierarchical risk assessment of transmission system considering the influence of active distribution network［J］.IEEE Transactions on Power Systems，2015，30（2）：1084-1093.

［11］SHAH R，YAN R，SAHA T K.Chronological risk assessment approach of distribution system with concentrated solar power plant［J］.IETRenewable Power Generation，2015，9（6）：629-637.

［12］劉健，韓磊，張志華.面向用戶并考慮緊迫性的配電網(wǎng)運行風(fēng)險評估［J］.電力自動化設(shè)備，2015，35（2）：97-102.LIU Jian，HAN Lei，ZHANG Zhihua.Customer-oriented distribution network operational risk assessment considering urgency［J］.Electric Power Automation Equipment，2015，35（2）：97-102.

［13］葛少云，王浩鳴.基于系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移抽樣的含分布式電源配電網(wǎng)可靠性評估［J］.電力系統(tǒng)自動化，2013，37（2）：28-34.GE Shaoyun，WANG Haoming.Reliability evaluation of distribution networks including distributed generations based on system state transition sampling［J］.Automation of Electric Power System，2013，37（2）：28-34.

［14］段東立，武小悅，鄧宏鐘.基于時變故障率與服務(wù)恢復(fù)時間模型的配電系統(tǒng)可靠性評估［J］.中國電機工程學(xué)報，2011，31（28）：57-64.DUAN Dongli，WU Xiaoyue，DENG Hongzhong.Reliability evaluation of distribution system based on timevarying failure rate and service restoration time model［J］.Proceedings of the CSEE，2011，31（28）：57-64.

［15］ALVEHAG K，SODER L.Risk-based method for distribution system reliability investment decisions under performance-based regulation［J］.IETGeneration，Transmission&Distribution，2011，5（10）：1062-1072.