配電系統(tǒng)可靠性預測模型及其算法研究.pdf

1、配電系統(tǒng)作為連接電力用戶與發(fā)輸電系統(tǒng)的紐帶，其可靠性在電力系統(tǒng)規(guī)劃、運行、生產(chǎn)管理和客戶服務中的地位變得越來越重要。目前，已有大量針對配電系統(tǒng)可靠性統(tǒng)計、可靠性評估及可靠性優(yōu)化的研究，但鮮有配電系統(tǒng)可靠性預測的理論及大規(guī)模工程應用等的研究。因此，為有效把握配電系統(tǒng)可靠性發(fā)展趨勢、確定配電系統(tǒng)投資方向、制定電力市場下的可靠性電價等提供有價值的依據(jù)，本文對配電系統(tǒng)可靠性預測進行了研究。
　　電力變壓器是配電系統(tǒng)最重要的樞紐設備，承擔著

2、變換電壓、分配電能與傳輸電能的功能?；谧儔浩鞲髯酉到y(tǒng)的可靠性模型和邏輯關系，提出基于狀態(tài)檢修和馬爾可夫過程的變壓器全態(tài)狀態(tài)可靠性預測模型。該模型結合變壓器分部位故障頻率計算模型，基于分指標研究變壓器缺陷嚴重度的方法，通過熵權模糊計算量化嚴重度等級，構建設備風險評估矩陣，實現(xiàn)變壓器可靠性預測。通過對某地區(qū)配電變壓器的算例分析，結果表明：該模型適用于某地區(qū)一段時間內(nèi)多臺變壓器的分部位總體風險評估。該方法為配電變壓器風險預測、檢修策略制定等

3、提供了新思路，是配電系統(tǒng)可靠性預測的重要內(nèi)容，為配電系統(tǒng)可靠性預測奠定了重要基礎。
　　針對配電網(wǎng)系統(tǒng)平均供電可用率年度單調(diào)遞增及指標不超過1等特點，建立基于數(shù)據(jù)變換的配電網(wǎng)可靠性灰色預測模型與最小一乘預測模型。首先，選擇合適的函數(shù)對配電網(wǎng)系統(tǒng)可靠性指標進行變換，即將可靠性指標區(qū)間從[0,1]變換成[0,+∞]等；然后，使用灰色預測和最小一乘兩個單模型方法對變換后可靠性數(shù)據(jù)進行預測；最后，通過數(shù)據(jù)反變換，還原得到配電網(wǎng)可靠性的預測

4、值。對國內(nèi)兩個配電網(wǎng)的用戶供電可用率進行算例分析，結果表明：與未經(jīng)數(shù)據(jù)變換的預測模型相比，經(jīng)過數(shù)據(jù)變換的預測模型可有效解決系統(tǒng)平均供電可用率預測值超過上限1的問題。
　　組合預測模型能充分考慮各單模型缺陷、特性及數(shù)據(jù)信息，以提高預測精度。為此，基于灰色預測、最小一乘預測與Logistic預測等三種單模型，分別以誤差平方和、平均絕對誤差等作為預測精度準則，建立配電網(wǎng)可靠性組合預測模型，并給出基于粒子群的模型求解算法。該模型使用粒子群

5、算法來求解組合預測模型中單模型的權系數(shù)。通過對國內(nèi)某配電網(wǎng)的可靠性進行分析，結果表明：該組合預測模型較單模型具有更高的預測精度，證實了本文組合預測模型的有效性。
　　配電網(wǎng)可靠性是整個電力系統(tǒng)結構、設備及運行特性的集中反映，因此需對配電網(wǎng)可靠性的影響因素進行分析以準確地預測其可靠性。本文提出基于灰色關聯(lián)分析法、相關性分析的配電網(wǎng)可靠性關鍵影響因素分析方法，為確定配電網(wǎng)可靠性改善措施優(yōu)先順序提供了依據(jù)。通過對20余個配電網(wǎng)可靠性影響

6、因素進行分類，采用灰色關聯(lián)度分析法辨識可靠性的關鍵影響因素，采用相關系數(shù)矩陣分析法辨識配電網(wǎng)可靠性的冗余影響因素，最終確定出影響配電網(wǎng)可靠性的關鍵因素。算例表明：在眾多配電網(wǎng)可靠性影響因素中，可轉供電率、饋線絕緣化率、每段線路平均用戶數(shù)、線路平均聯(lián)絡開關臺數(shù)、線路平均分段數(shù)、主干線平均負載率等對配電網(wǎng)可靠性影響最為突出。
　　傳統(tǒng)的配電網(wǎng)可靠性評估，大多基于確定的配電網(wǎng)結構和元件多年可靠性統(tǒng)計參數(shù)。當網(wǎng)絡結構等難以確定或配電網(wǎng)規(guī)模

7、非常大時，傳統(tǒng)方法難以實現(xiàn)對配電網(wǎng)未來可靠性的預測。為此，本文提出計及元件隨機故障和預安排停運的配電網(wǎng)可靠性神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法。建立計及隨機故障影響配電網(wǎng)可靠性三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，其輸入層為隨機故障的關鍵影響因素，輸出層為用戶停電時戶數(shù)，應用配電網(wǎng)多年可靠性統(tǒng)計數(shù)據(jù)訓練該神經(jīng)網(wǎng)絡，訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡即可實現(xiàn)隨機故障指標預測。根據(jù)資金投資量等建立預安排停電模型，進而得到配電網(wǎng)總的可靠性指標預測值。通過對多個實際配電網(wǎng)進行算例分析，表明了