基于序贯重要性采样的电力系统连锁故障负荷损失分析方法

发布时间：2018-05-30 09:52

  本文选题：连锁故障 + 马尔可夫链　； 参考：《电网技术》2016年10期

【摘要】：仿真分析是连锁故障负荷损失分析的重要方法。目前仿真效率过低是制约其应用的瓶颈问题。其根本原因之一是缺乏一般的数学模型以构建具有严格理论支持的负荷损失分析方法。根据连锁故障的马尔可夫性,建立了一般的马尔可夫链模型,将相关负荷损失建模为由马尔可夫链决定的随机变量,在保留其主要物理特征的前提下为各种分析模型提供了统一的数学背景。在此基础上,充分利用连锁故障的序贯性与马尔可夫性,设计了基于序贯重要性采样的连锁故障负荷损失分析方法,并给出了其降低仿真次数和估计方差的理论保证。该方法可应用于各种连锁故障仿真模型,算例分析验证了其与传统蒙特卡洛方法相比的高效性。
[Abstract]:Simulation analysis is an important method for load loss analysis of cascading faults. At present, the low efficiency of simulation is the bottleneck of its application. One of the basic reasons is the lack of general mathematical model to construct the load loss analysis method with strict theoretical support. According to the Markov property of cascading faults, a general Markov chain model is established, and the related load loss is modeled as a random variable determined by Markov chain. On the premise of preserving its main physical characteristics, it provides a unified mathematical background for all kinds of analytical models. On this basis, a method of load loss analysis for cascading faults based on sequential importance sampling is designed by making full use of the sequential and Markov characteristics of cascading faults, and the theoretical guarantee to reduce the number of simulations and estimate the variance is given. This method can be applied to a variety of cascading fault simulation models, and its efficiency compared with the traditional Monte Carlo method is verified by an example.
【作者单位】： 电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系);国网四川省电力公司电力科学研究院;
【基金】：国家自然科学基金创新研究群体项目(51321005);国家自然科学基金资助项目(51377091)~~
【分类号】：TM711

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本文编号：1954858