摘要：隨著電力系統智能化建設的快速發展，對于電能的需求急劇增加，針對其可靠性能力和質量要求也隨之提高。因此，對于電力系統的可靠性評估是十分重要的。從設備維護和運行角度上來看，建立對電力系統可靠性評估的方法，采取基于改進的蒙特卡洛法，提出基于改進的蒙特卡洛模擬法來分析電力系統元件中的時間狀態。利用重要抽樣方法，分析出對LOLP.EPNS等可靠性指標的影響，實現對電力系統的可靠性進行快速評估。基于合理的應用分析，進一步降低了計算方差，證明了研究方法的準確性和合理性，提高了重要抽樣的適用性。

　　關鍵詞：ERP;財務管理系統;Web服務;面向服務架構;功能表示層

　　Abstract: With the rapid development of intelligent construction of power system, the demand for electric energy is increasing rapidly, and the requirements for its reliability and quality are also increasing. Therefore, it is very important to evalua te the reliability of power system. From the point of view of equipment maintenance and operation, the method of power system reliability evaluation is established. An improved Monte Carlo simulation method is proposed to analyze the time state of power system components. By using the importance sampling method, the influence on the reliability indexes such as LOLP and EPNS is analvzed to realize the rapid evaluation of power system reliability. Based on reasonable application analysis, the calculation variance is further reduced, the accuracy and rationality of the research method are proved, and the applicability of important sampling is improved.

　　Key words: ERP: financial management system; Web services: service oriented architecture; functional presentation layer

　　0引言

　　蒙特卡洛模擬法主要用于事件發生的期望估計，根據模擬過程與時間的關系，將蒙特卡洛法分成序貫蒙特卡洛模擬法與非序貫蒙特卡洛模擬法[)。序貫蒙特卡洛模擬法是對元件的狀態持續時間概率分布進行抽樣，主要包含6個步驟[2]。首先，將所有元件的狀態設定為正常運行;其次，將元件的運行狀態持續時間從概率分布上應當滿足指數分布[3]

　　然后，簡化元件狀態模型，只分為正常運行與停止狀態。對每個電力元件的當前運行狀態的持續時間進行抽樣。在規定的時間范圍中進行重復抽樣，獲得系統內每個元件的狀態轉移序列，其序列圖，如圖1所示。

　　將每個元件的狀態轉移序列進行組合合并，即可獲得系統的整體時序轉移序列，如圖2所示。

　　利用深度搜索的方法對故障系統進行分析，判斷系統是否發生分裂，如果分裂則單獨分析子系統的直流潮流，計算出每個系統狀態的最小切負荷量，進行累計后，統計出電力系統的可靠性指標。

　　1基于非序貫蒙特卡洛法的電力系統可靠性評估

　　1.1 非序貫蒙特卡洛抽樣

　　非序貫蒙特卡洛法對電力系統的每一個電力元件的狀態都進行抽樣，將抽樣結果的狀態進行組合，組合獲得的狀態就可以表征該系統的狀態。將電力系統中的N個元件的狀態用向量X來表示，即X=[xi.z2 .]，每個元件的運行狀態用;來表示，x，服從[0.1]區間的均勻分布的隨機數r，進行模擬，如式(1)。

　　通過代入到B數值中，可以完成抽樣精度的計算。非序貫蒙特卡洛抽樣的收斂速度較快，占用資源相對較小，對于可靠性的計算包含天氣等隨機因素，在計算大規模電力系統中具有十分優秀的表現[，如式(5)

　　1.2 非序貫蒙特卡洛模擬法收斂判據

　　在對非序貫蒙特卡洛模擬法進行分析后，接下來對收斂判定依據進行分析。其主要是依據概率論與數理統計中的大數法則與中心極限定理來保證蒙特卡洛模擬法的收斂判定正確[5]。其中，大數法則確保當抽樣次數足夠多的時候，計算結果與真值趨同。根據中心極限定理，對于上述分析的B值作為收斂判定值。將式(4)進行整理得到式(5)，可以知道，系統抽樣次數"與狀態方差V(F)成正比例關系，由此可得，為了提高評估電力系統可靠性的效率，只有從降低方差的方面去考慮。通常方差減小的技術一般有相關抽樣技術、重要抽樣技術、分層抽樣技術等，如式(6)。

　　重要抽樣法是在原有樣本期望保持不變的基礎上，為了減小方差而更改現有樣本空間的概率分布。為了降低評估效率，對系統出現的故障重數進行分層處理，防止對系統的無故障狀態的抽樣，并且可以采用一種高效的k重故障狀態生成方法，保證抽樣的效率不因系統狀態而變化。假設樣本空間的新概率分布為P*(X)，將式(2)的右邊都乘以、除以P*(X)，則期望，如式(7)

　　構造的P*(X)可以提高影響可靠性指標的重要狀態的發生概率，降低系統的樣本空間方差。

　　2基于改進蒙特卡洛法的算例分析重要抽樣法作為方差減小技術引入到蒙特卡洛模擬法中，在保證原數據樣本期望不變的條件下，重構樣本空間的分布概率。針對新概率分布P*(X)的方差為V*(X)，如式(10)、式(11)

　　收斂判斷依據 則 是βEPNS≤βMAX。通過采用重要抽樣法與傳統抽樣法分別對IEEE-RTS系統進行可靠性評估，為了減少計算誤差，分別 執 行5次 評 估，將評估結果取平均值后作為最終的結果。基于改進蒙特卡洛模擬法的可靠性評估的流程，如圖3所示。

　　根據上述的蒙特卡洛模擬法的計算分析，可以得到相同精度下的IEEE-RTS的可靠性評估結果。該結果是在方差系數βEPNS不變的情況下，對比可靠性指標，方 法1代 表 傳 統抽樣法，方法2代表重要抽樣法。如表1所示。

　　從上表的分析，可以明確地看出，重要抽樣法的仿真時間明顯少于傳統抽樣法，說明重要抽樣法的計算速度較快。并且對比某一個βEPNS=0.01時，重要抽樣法的仿真時間僅僅為傳統抽樣時間的58.91%，說明當樣本空間的期望保持不變的前提下，通過優化樣本空間的概率分布，可 以 減 小 方差。同時，βEPNS=0.01時，基于重要抽樣法的蒙特卡洛模擬法的 EPMS高于傳統方法0.2355 MW，其評估的可信度有所提升。如圖4所示。

　　根據兩種抽樣方法PrNs的動態曲線對比，可以看出當樣本空間的抽樣次數相同時，改進的蒙特卡洛模擬法優于非序貫的蒙特卡洛模擬法，其方差系數PrNs更小，抽樣效率更高，更加適合電力系統的可靠性評估。

　　3總結

　　電力系統的可靠性評估問題已經成為電力領域中長期困擾企業的問題。是電力企業發展的重要系統工程。首先總結了電力系統的當前研究現狀以及電力系統的發展趨勢。在總結了三種可靠性分析方法后，采用蒙特卡洛法的改進模型對電力系統可靠性進行評估。為了提高電力系統的可靠性，本文充分論證了系統狀態轉移的抽樣方法。由電力系統改進的蒙特卡洛模擬法結合重要抽樣的方法，實現對系統狀態函數的重構，有效降低抽樣方差。并且依據電力不足概率、電力不足時間期望等可靠性指標，用于檢修、規劃電力系統的實際運行狀態。通過算例的分析，證明了改進蒙特卡洛模擬法的適用性，從而使得電力企業的維護設計更加靈活，也為智能電網的發展帶來極大的參考意義。在后續的研究中，還會考慮電力變壓器、開關設備的影響，同時增加對可靠性參數及電力負荷不確定性的影響。

　　參考文獻

　　[1]王景辰，李孝全，楊洋，等.基于蒙特卡洛法和最小二乘支持向量機的復雜電力系統可靠性評估[J].華東電力，2013，41(5)：1001-1004.

　　[2]王晶，李巖，張海鷹，等，基于改進抽樣方法的電力系統可靠性評估研究[J].儀表技術，2015(9)：36-38.

　　[3]孫騰飛，程浩忠，張立波，等，基于改進混合抽樣與最小切負荷計算的電力系統可靠性評估方法[J].電力系保護與控制，2016，44(13)：96-103.

　　[4]許鵬程，劉文霞，陳啟，等，基于重要抽樣與極限學習機的大電網可靠性評估[J].電力自動化設備，2019，39(2)：204-210.

　　[5]張小輝，何杰，孫婧，等，基于蒙特卡洛改進算法的地鐵電力系統可靠性評估[J].成都大學學報(自然科學版)，2009，28(3)：253-257.

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文章名稱： 基于改進蒙特卡洛法的電力系統可靠性評估

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