当前位置:主页 > 科技论文 > 电气论文 >

基于改进Monte Carlo法的发输电系统可靠性评估

发布时间:2018-05-04 05:11

  本文选题:发输电系统 + 可靠性评估 ; 参考:《山东大学》2017年硕士论文


【摘要】:电力系统的可靠性评估方法主要包括确定性方法和概率性方法,概率性方法由于计及了系统的随机行为,能够更真实地反映系统的风险度,因此获得了广泛的应用。概率性评估方法又可分为解析法和蒙特卡洛法两种,对于含有较多元件且需要考虑各种随机因素的发输电系统而言,其状态空间巨大,使用解析法逐个枚举故障状态是件极其困难的事情,而蒙特卡洛法不受系统规模限制的特点,使其更适用于此类系统的可靠性评估。但是蒙特卡洛法的不足之处在于:评估时间和评估精度密切相关,换言之,获得高精度的评估结果意味着消耗大量的评估时间。目前,各类电力系统可靠性评估软件大多采用减小抽样方差的方法来加快蒙特卡洛法的收敛速度,减少方差的方法主要有重要抽样法、控制变量法、对偶变数法和等分散抽样法等。上述方法各有特点,且都能够在一定程度上加快蒙特卡洛法的收敛速度,但是它们有个共同的缺点,对系统的适应性较差。为解决这一问题,本文将等分散抽样法和分裂与赌法相结合,提出了一种改进的电力系统可靠性评估方法——等分散与赌法。该方法按照发电系统和输电系统对系统整体可靠性指标贡献度的不同将电力系统分为重点区域和非重点区域,对于非重点区域,利用“赌”的方式对其选择性地抽样;对于重点区域,利用等分散技巧对其抽样,从而在减小抽样方差的同时节约了随机数的生成,提高了评估效率;该方法不但具有等分散抽样法能够有效减小抽样方差的特点,同时具备分裂与赌法对不同系统的良好适应性,从而能够结合系统自身的特点更高效地进行模拟。基于等分散与赌法,本文分别对IEEE-RTS79系统及其修改后的MRTS系统进行了可靠性分析,通过与常规蒙特卡洛法和分裂与赌法的评估结果进行比较,验证了本文所提方法的可行性、高效性以及良好的系统适应性。本文使用自主研发的可靠性评估软件对包含83台发电机,71台变压器,549条母线,1173条线路,523个负荷的某省级实际电网进行了可靠性建模,分别用常规蒙特卡洛法、分裂与赌法以及本文所提等分散与赌法对该电网进行了可靠性评估,通过分析比较评估结果,验证了等分散与赌法在实际工程中的适用性。
[Abstract]:The reliability evaluation methods of power system mainly include deterministic method and probabilistic method. The probabilistic method is widely used because it can reflect the risk degree of the system more truthfully because it takes into account the stochastic behavior of the system. The probabilistic evaluation methods can be divided into analytical method and Monte Carlo method. For a transmission system with more elements and a variety of random factors, the state space is huge. It is very difficult to enumerate the fault states one by one by using the analytic method, but the Monte Carlo method is not limited by the system size, which makes it more suitable for the reliability evaluation of this kind of systems. But the shortcoming of Monte Carlo method is that the evaluation time is closely related to the evaluation accuracy. In other words, obtaining the high accuracy evaluation results means consuming a lot of evaluation time. At present, most of power system reliability evaluation software adopt the method of reducing sampling variance to accelerate the convergence speed of Monte Carlo method. The main methods of reducing variance are important sampling method and control variable method. Dual variable method and equal dispersion sampling method etc. These methods have their own characteristics and can speed up the convergence of Monte Carlo method to a certain extent, but they have a common shortcoming and poor adaptability to the system. In order to solve this problem, an improved power system reliability evaluation method, equal dispersion and gambling, is proposed by combining equal dispersion sampling method with split and gambling method. According to the contribution degree of power generation system and transmission system to the whole system reliability index, the power system is divided into the key area and the non-key area. For the non-key area, the method of "gambling" is used to selectively sample the power system. For the key areas, the equal-dispersion technique is used to sample the samples, thus reducing the sampling variance and saving the generation of random numbers, thus improving the evaluation efficiency, this method not only has the characteristics that the equal-dispersion sampling method can effectively reduce the sampling variance, At the same time, it has good adaptability to different systems by splitting and gambling, so it can be simulated more efficiently according to the characteristics of the system itself. Based on the method of equal dispersion and gambling, the reliability of IEEE-RTS79 system and its modified MRTS system are analyzed, and the feasibility of the proposed method is verified by comparing the results with those of conventional Monte Carlo method and split and gambling method. High efficiency and good system adaptability. In this paper, the reliability model of a provincial power network with 1173 lines and 523 loads has been established by using the self-developed reliability evaluation software, which consists of 83 generators, 71 transformers and 549 busbars, and the conventional Monte Carlo method is used respectively. The split and gambling method and the equal-dispersion and gambling method proposed in this paper are used to evaluate the reliability of the power network. Through the analysis and comparison of the results, the applicability of the equal-dispersion and gambling method in practical engineering is verified.
【学位授予单位】:山东大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TM732

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 胡兆星;运用模拟预测法—蒙特卡洛法确定泊位利用率问题的初步探讨[J];上海海运学院学报;1983年03期

2 孙昭星;;蒙特卡洛法在炉内换热计算中的应用[J];华北电力学院学报;1983年02期

3 张骏华 ,吴学宁;用蒙特卡洛法求解结构可靠性中的几个问题[J];宇航学报;1985年01期

4 张为平,刘育华,刘暾;蒙特卡洛法用于导弹的计算机打靶[J];哈尔滨工业大学学报;1985年A8期

5 邹英寅,陈抗生;S-枪溅射输运过程的蒙特卡洛法模拟[J];真空科学与技术;1988年01期

6 别朝红,王锡凡;蒙特卡洛法在评估电力系统可靠性中的应用[J];电力系统自动化;1997年06期

7 成珂,李新中,刘迎文,束鹏程,陆燕,潘雁频;蒙特卡洛法应用于辐射制冷的概率分布研究[J];真空与低温;2002年02期

8 周则恭;李强;;估算球罐断裂概率方法的探讨[J];机械强度;1988年04期

9 王永平;;统计协方差方法及其与蒙特卡洛法的比较[J];航天控制;1991年S1期

10 郜怡生;唐玉棋;罗新成;;蒙特卡洛法模拟对地攻击弹着点位置的算法研究[J];弹箭与制导学报;2004年S7期

相关会议论文 前10条

1 李方军;曾宪雯;张玲;徐永红;张晓红;;蒙特卡洛法计算辐射传递函数[A];数学·物理·力学·高新技术研究进展——2000(8)卷——中国数学力学物理学高新技术交叉研究会第8届学术研讨会论文集[C];2000年

2 朱三可;李祥臣;齐俊臣;彭道勇;;可靠性评估中指数型数据向成败型数据的折合[A];2009第十三届全国可靠性物理学术讨论会论文集[C];2009年

3 王正良;;同步可靠性评估方法[A];中国工程物理研究院科技年报(2003)[C];2003年

4 夏秀华;;结构可靠性评估方法[A];第四届全国现代结构工程学术研讨会论文集[C];2004年

5 姚新民;孙伟;刘忠卿;陈以方;;新装备初期部署阶段的可靠性评估[A];2012年全国机械行业可靠性技术学术交流会暨第四届可靠性工程分会第四次全体委员大会论文集[C];2012年

6 王德民;雪喜兵;孙秦;羊妗;;复合材料梁架结构的可靠性评估[A];复合材料的现状与发展——第十一届全国复合材料学术会议论文集[C];2000年

7 贾晓红;;典型配电系统的可靠性评估和分析[A];山东电机工程学会第四届供电专业学术交流会论文集[C];2007年

8 秦纪平;刘前进;;基于成功概率的配网可靠性评估[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(上册)[C];2008年

9 吴开贵;周家启;;线性优化神经网络在电网可靠性评估中的应用研究[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年

10 尹锁柱;敖发良;;猫跳河流域水情自动测报系统可靠性评估[A];中国电子学会可靠性分会第十三届学术年会论文选[C];2006年

相关重要报纸文章 前1条

1 石松;基于分离特征样本的核岛主泵可靠性评估和寿命预测技术研究[N];科技日报;2007年

相关博士学位论文 前10条

1 张可新;动车组可靠性评估及维修策略优化方法研究[D];中国铁道科学研究院;2015年

2 王昕伟;含风电区域电网的可靠性评估模型与方法[D];华北电力大学(北京);2014年

3 杨圆鉴;基于退化模型的机械产品可靠性评估方法研究[D];电子科技大学;2016年

4 李小燕;发输电系统运行可靠性建模与仿真[D];合肥工业大学;2015年

5 宋剑白;城市配电网可靠性评估和优化研究[D];东北石油大学;2015年

6 方艮海;产品可靠性评估中的多源信息融合技术研究[D];合肥工业大学;2006年

7 程皖民;基于小子样复杂信息集的可靠性评估方法及其应用研究[D];国防科学技术大学;2006年

8 任淑红;民航发动机性能可靠性评估与在翼寿命预测方法研究[D];南京航空航天大学;2010年

9 何禹清;配电网快速可靠性评估及重构方法研究[D];湖南大学;2011年

10 宋晓通;基于蒙特卡罗方法的电力系统可靠性评估[D];山东大学;2008年

相关硕士学位论文 前10条

1 宋长伟;基于改进Monte Carlo法的发输电系统可靠性评估[D];山东大学;2017年

2 黄翱;随机结构蒙特卡洛法分析的波动性研究[D];广西大学;2015年

3 薛海林;基于改进蒙特卡洛法的工期风险评价研究[D];大连理工大学;2015年

4 张亚晴;机场多跑道侵入风险评估与控制[D];中国民航大学;2015年

5 田媛;齐齐哈尔市干旱特征分析及降水量预测研究[D];沈阳农业大学;2016年

6 刘瑞;基于蒙特卡洛法的卸胎机械手的可靠性分析[D];青岛科技大学;2017年

7 马原;蒙特卡洛法在风险投资退出决策中的应用[D];北京交通大学;2007年

8 李明辉;基于蒙特卡洛法的水下对抗效能推演评估研究[D];中国舰船研究院;2014年

9 肖婧;基于蒙特卡洛法的还原利率确定方法的应用与研究[D];武汉理工大学;2011年

10 郭卫东;砖混结构中梁的动力特性试验及可靠性评估[D];河北大学;2015年



本文编号:1841738

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlidianqilunwen/1841738.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户20beb***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com