本發(fā)明涉及電力技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種電力調(diào)度中的操作風(fēng)險(xiǎn)確定方法和裝置。

背景技術(shù)：

隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展和電力需求的增加，電網(wǎng)規(guī)模和設(shè)備數(shù)量日益增加，且電力基礎(chǔ)建設(shè)、技術(shù)改造和電網(wǎng)設(shè)備檢修任務(wù)也增多，使得電網(wǎng)的調(diào)度工作越來(lái)越復(fù)雜。電網(wǎng)調(diào)度工作的任務(wù)是配合電網(wǎng)檢修、改造和優(yōu)化運(yùn)行，其目的是為了最終實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的安全與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

現(xiàn)有的電網(wǎng)調(diào)度工作中，當(dāng)電網(wǎng)調(diào)度行為本身受到不確定因素影響后，不僅不能配合電網(wǎng)檢修等行為，反而會(huì)給電網(wǎng)帶來(lái)一定的風(fēng)險(xiǎn)。在電力調(diào)度操作中，不論操作的主體是操作員還是自動(dòng)裝置，其操作的可靠性不能完全保證，使得電力調(diào)度操作存在較高的風(fēng)險(xiǎn)。

針對(duì)上述電力調(diào)度操作風(fēng)險(xiǎn)較高的問(wèn)題，目前尚未提出有效的解決方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種電力調(diào)度中的操作風(fēng)險(xiǎn)確定方法和裝置，以降低電力調(diào)度操作的風(fēng)險(xiǎn)。

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種電力調(diào)度中的操作風(fēng)險(xiǎn)確定方法，包括：獲取當(dāng)前調(diào)度需求對(duì)應(yīng)的電力調(diào)度策略中的操作行為；獲取操作行為對(duì)應(yīng)的電力系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ停黄渲?，該網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ桶娏ο到y(tǒng)內(nèi)的元件；對(duì)電力系統(tǒng)內(nèi)的元件建立概率模型，并根據(jù)元件的概率模型生成電力系統(tǒng)的狀態(tài)模型；其中，該概率模型中包括元件的當(dāng)前的狀態(tài)向量和元件的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣；將操作行為作為電力系統(tǒng)的狀態(tài)模型的輸入因子，生成操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)，其中，該系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)包括系統(tǒng)狀態(tài)概率、系統(tǒng)狀態(tài)頻率和系統(tǒng)狀態(tài)的平均持續(xù)時(shí)間；系統(tǒng)狀態(tài)包括系統(tǒng)故障狀態(tài)和系統(tǒng)正常運(yùn)行狀態(tài)；通過(guò)故障狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)操作行為的系統(tǒng)故障狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，生成電力系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)故障狀態(tài)列表；根據(jù)操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)和系統(tǒng)故障狀態(tài)列表，確定操作行為的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；其中，該風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)包括電壓越限風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、潮流越限風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)和負(fù)荷削減風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第一種可能的實(shí)施方式，其中，上述方法還包括：對(duì)系統(tǒng)故障狀態(tài)進(jìn)行系統(tǒng)故障后果分析；其中，系統(tǒng)故障后果分析包括功率平衡分析、系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的連通性識(shí)別分析、潮流分析、暫態(tài)和電壓穩(wěn)定性分析。

結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第二種可能的實(shí)施方式，其中，上述對(duì)電力系統(tǒng)內(nèi)的元件建立概率模型，包括：采用馬爾科夫模型，對(duì)電力系統(tǒng)內(nèi)的元件建立概率模型；其中，該元件包括發(fā)電機(jī)、輸電線路和變壓器。

結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第三種可能的實(shí)施方式，其中，上述根據(jù)元件的概率模型生成電力系統(tǒng)的狀態(tài)模型，包括：采用狀態(tài)枚舉法，選擇電力系統(tǒng)的系統(tǒng)狀態(tài)，并對(duì)選擇的電力系統(tǒng)狀態(tài)建立狀態(tài)模型；其中，上述狀態(tài)枚舉法通過(guò)公式(P₁+Q₁)(P₂+Q₂)…(P_N+Q_N)完成；P_i為不失效概率；Q_i為失效概率。

結(jié)合第一方面的第三種可能的實(shí)施方式，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第四種可能的實(shí)施方式，其中，上述將操作行為作為電力系統(tǒng)的狀態(tài)模型的輸入因子，得到操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)，包括：計(jì)算系統(tǒng)狀態(tài)概率其中，N_f和N-N_f分別為狀態(tài)S中失效元件和未失效元件的數(shù)量；計(jì)算系統(tǒng)狀態(tài)頻率計(jì)算平均持續(xù)時(shí)間其中，λ_k為第k個(gè)元件從狀態(tài)s離開的轉(zhuǎn)移率。

結(jié)合第一方面的第四種可能的實(shí)施方式，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第五種可能的實(shí)施方式，其中，上述方法還包括計(jì)算系統(tǒng)故障狀態(tài)的負(fù)荷削減風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的均值E(C)＝∑_s∈GC(s)P(s)；其中，C(s)為狀態(tài)s的負(fù)荷削減風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第六種可能的實(shí)施方式，其中，上述根據(jù)電力調(diào)度操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)和系統(tǒng)故障狀態(tài)列表，確定電力調(diào)度操作行為的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，包括：計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)其中，U、n和x為上述電力調(diào)度操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)，U為不確定因素，n為不確定因素的數(shù)量，x為不確定因素U1發(fā)生之后系統(tǒng)存在的不確定因素?cái)?shù)量，P為上述系統(tǒng)故障狀態(tài)列表中不確定因素發(fā)生的概率，f為上述系統(tǒng)故障狀態(tài)列表中表示不確定因素對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生的影響。

第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種電力調(diào)度中的操作風(fēng)險(xiǎn)確定裝置，包括：操作行為獲取模塊，用于獲取當(dāng)前調(diào)度需求對(duì)應(yīng)的電力調(diào)度策略中的操作行為；網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ瞳@取模塊，用于獲取操作行為對(duì)應(yīng)的電力系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ?；其中，該網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ桶娏ο到y(tǒng)內(nèi)的元件；模型建立模塊，用于對(duì)電力系統(tǒng)內(nèi)的元件建立概率模型，并根據(jù)元件的概率模型生成電力系統(tǒng)的狀態(tài)模型；其中，該概率模型中包括元件的當(dāng)前的狀態(tài)向量和元件的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣；參數(shù)生成模塊，用于將操作行為作為電力系統(tǒng)的狀態(tài)模型的輸入因子，生成操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)，其中，該系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)包括系統(tǒng)狀態(tài)概率、系統(tǒng)狀態(tài)頻率和系統(tǒng)狀態(tài)的平均持續(xù)時(shí)間；系統(tǒng)狀態(tài)包括系統(tǒng)故障狀態(tài)和系統(tǒng)正常運(yùn)行狀態(tài)；故障狀態(tài)列表生成模塊，用于通過(guò)故障狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)操作行為的系統(tǒng)故障狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，生成電力系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)故障狀態(tài)列表；風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)確定模塊，用于根據(jù)操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)和系統(tǒng)故障狀態(tài)列表，確定操作行為的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；其中，該風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)包括電壓越限風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、潮流越限風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)和負(fù)荷削減風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

結(jié)合第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第二方面的第一種可能的實(shí)施方式，其中，上述參數(shù)生成模塊包括：系統(tǒng)狀態(tài)概率計(jì)算單元，用于計(jì)算系統(tǒng)狀態(tài)概率P(s)，其中，N_f和N-N_f分別為狀態(tài)S中失效元件和未失效元件的數(shù)量；系統(tǒng)狀態(tài)頻率計(jì)算單元，用于計(jì)算系統(tǒng)狀態(tài)頻率f(s)，平均持續(xù)時(shí)間計(jì)算單元，用于計(jì)算平均持續(xù)時(shí)間其中，λ_k為第k個(gè)元件從狀態(tài)s離開的轉(zhuǎn)移率。

結(jié)合第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第二方面的第二種可能的實(shí)施方式，其中，上述風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)確定模塊還用于計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)其中，U、n和x為上述電力調(diào)度操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)，U為不確定因素，n為不確定因素的數(shù)量，x為不確定因素U1發(fā)生之后系統(tǒng)存在的不確定因素?cái)?shù)量，P為上述系統(tǒng)故障狀態(tài)列表中不確定因素發(fā)生的概率，f為上述系統(tǒng)故障狀態(tài)列表中不確定因素對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生的影響。

本發(fā)明實(shí)施例帶來(lái)了以下有益效果：

本發(fā)明實(shí)施例提供的一種電力調(diào)度中的操作風(fēng)險(xiǎn)確定方法和裝置，通過(guò)將當(dāng)前調(diào)度需求對(duì)應(yīng)的電力調(diào)度策略中的操作行為作為電力系統(tǒng)的狀態(tài)模型的輸入因子，生成操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)；通過(guò)故障狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)操作行為的系統(tǒng)故障狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，生成電力系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)故障狀態(tài)列表；并根據(jù)操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)和系統(tǒng)故障狀態(tài)列表，確定操作行為的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。上述方式可以定量分析調(diào)度任務(wù)和調(diào)度行為的風(fēng)險(xiǎn)代價(jià)，使調(diào)度人員清楚其調(diào)度行為的風(fēng)險(xiǎn)大小，合理選擇調(diào)度操作，進(jìn)而降低了電力調(diào)度操作的風(fēng)險(xiǎn)。

本發(fā)明的其他特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說(shuō)明書中闡述，并且，部分地從說(shuō)明書中變得顯而易見，或者通過(guò)實(shí)施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點(diǎn)在說(shuō)明書、權(quán)利要求書以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)和獲得。

為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能更明顯易懂，下文特舉較佳實(shí)施例，并配合所附附圖，作詳細(xì)說(shuō)明如下。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明具體實(shí)施方式或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)具體實(shí)施方式或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實(shí)施方式，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種電力調(diào)度中的操作風(fēng)險(xiǎn)確定方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種電力調(diào)度中的操作風(fēng)險(xiǎn)確定方法中，將操作行為作為電力系統(tǒng)的狀態(tài)模型的輸入因子，得到操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)的具體流程圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種電力調(diào)度中的操作風(fēng)險(xiǎn)確定裝置的結(jié)構(gòu)圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種電力調(diào)度中的操作風(fēng)險(xiǎn)確定裝置中，參數(shù)生成模塊的具體結(jié)構(gòu)圖。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

針對(duì)電力調(diào)度操作風(fēng)險(xiǎn)較高的問(wèn)題，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種電力調(diào)度中的操作風(fēng)險(xiǎn)確定方法和裝置；該技術(shù)可以應(yīng)用于電網(wǎng)的中長(zhǎng)期規(guī)劃和電網(wǎng)運(yùn)行安全分析系統(tǒng)的對(duì)電力調(diào)度操作的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中；下面通過(guò)實(shí)施例進(jìn)行描述。

實(shí)施例一：

參見圖1所示的一種電力調(diào)度中的操作風(fēng)險(xiǎn)確定方法的流程圖，該方法包括如下步驟：

步驟S102，獲取當(dāng)前調(diào)度需求對(duì)應(yīng)的電力調(diào)度策略中的操作行為；

例如，上述當(dāng)前調(diào)度需求可以為：電力調(diào)度系統(tǒng)中的部分線路(例如，線路Bus15～Bus24)需由運(yùn)行轉(zhuǎn)冷備用，此時(shí)需要運(yùn)行綜合調(diào)度操作；該綜合調(diào)度操作包括多個(gè)具體的操作行為，例如：第一步，斷開母線Bus15側(cè)開關(guān)；第二步，斷開母線Bus24側(cè)開關(guān)；第三步，拉開母線Bus15側(cè)刀閘；第四步，拉開母線Bus15側(cè)刀閘；第五步，拉開母線Bus24側(cè)刀閘；第六步，拉開母線Bus24側(cè)刀閘等。

步驟S104，獲取操作行為對(duì)應(yīng)的電力系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ?；其中，該網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ桶娏ο到y(tǒng)內(nèi)的元件；

由于上述操作行為涉及母線Bus15～Bus24，因此需要調(diào)取母線Bus15～Bus24及其周圍的電力系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ停摼W(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ桶ㄋ婕暗降亩喾N元件，例如，開關(guān)、刀閘、以及線路等。

步驟S106，對(duì)電力系統(tǒng)內(nèi)的元件建立概率模型，并根據(jù)元件的概率模型生成電力系統(tǒng)的狀態(tài)模型；其中，上述概率模型中包括元件的當(dāng)前的狀態(tài)向量和元件的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣；

上述概率模型可以反映元件隨時(shí)間的變化規(guī)律以及該元件在接收到外界因素輸入時(shí)，從當(dāng)前狀態(tài)轉(zhuǎn)移的規(guī)律。

步驟S108，將操作行為作為電力系統(tǒng)的狀態(tài)模型的輸入因子，生成操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)，其中，系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)包括系統(tǒng)狀態(tài)概率、系統(tǒng)狀態(tài)頻率和系統(tǒng)狀態(tài)的平均持續(xù)時(shí)間；系統(tǒng)狀態(tài)包括系統(tǒng)故障狀態(tài)和系統(tǒng)正常運(yùn)行狀態(tài)；

步驟S110，通過(guò)故障狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)操作行為的系統(tǒng)故障狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，生成電力系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)故障狀態(tài)列表；

上述故障狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過(guò)傳感裝置對(duì)電力系統(tǒng)中的元器件進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，當(dāng)針對(duì)某元器件監(jiān)測(cè)到的參數(shù)異常，例如，溫度過(guò)高時(shí)，則可以說(shuō)明該元器件可能發(fā)生了老化，有較大的可能性發(fā)生故障；當(dāng)某操作行為針對(duì)該元器件進(jìn)行，或者，某操作行為發(fā)生后，該元器件負(fù)荷較大，易導(dǎo)致該元器件發(fā)生損壞，則可以預(yù)測(cè)出上述操作行為可能導(dǎo)致該元器件發(fā)生故障，進(jìn)而生成一個(gè)系統(tǒng)故障狀態(tài)。上述方式，通過(guò)故障狀態(tài)預(yù)測(cè)系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)故障狀態(tài)的預(yù)掃描，降低了通過(guò)系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)分析故障狀態(tài)的數(shù)量，縮短了計(jì)算時(shí)間。

步驟S112，根據(jù)操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)和系統(tǒng)故障狀態(tài)列表，確定操作行為的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；其中，該風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)包括電壓越限風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、潮流越限風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)和負(fù)荷削減風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。針對(duì)不同的操作風(fēng)險(xiǎn)分析，其風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)不限于上述三項(xiàng)指標(biāo)。

本發(fā)明實(shí)施例提供的一種電力調(diào)度中的操作風(fēng)險(xiǎn)確定方法，通過(guò)將當(dāng)前調(diào)度需求對(duì)應(yīng)的電力調(diào)度策略中的操作行為作為電力系統(tǒng)的狀態(tài)模型的輸入因子，生成操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)；通過(guò)故障狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)操作行為的系統(tǒng)故障狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，生成電力系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)故障狀態(tài)列表；并根據(jù)操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)和系統(tǒng)故障狀態(tài)列表，確定操作行為的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。上述方式可以定量分析調(diào)度任務(wù)和調(diào)度行為的風(fēng)險(xiǎn)代價(jià)，使調(diào)度人員清楚其調(diào)度行為的風(fēng)險(xiǎn)大小，合理選擇調(diào)度操作，進(jìn)而降低了電力調(diào)度操作的風(fēng)險(xiǎn)。

為了進(jìn)一步了解電力調(diào)度操作對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)的影響，上述方法還包括：對(duì)系統(tǒng)故障狀態(tài)進(jìn)行系統(tǒng)故障后果分析；其中，該系統(tǒng)故障后果分析包括功率平衡分析、系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的連通性識(shí)別分析、潮流分析、暫態(tài)和電壓穩(wěn)定性分析。上述系統(tǒng)故障后果分析也可以稱為故障損失估計(jì)，根據(jù)電力系統(tǒng)的不同，該分析過(guò)程可以僅包括功率平衡分析、系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的連通性識(shí)別分析；還可以包括潮流分析、最優(yōu)潮流分析、暫態(tài)和電壓穩(wěn)定性分析、以及暫態(tài)穩(wěn)定控制等分析。上述方式可以獲得電力調(diào)度操作使系統(tǒng)發(fā)生故障后，該系統(tǒng)故障的具體數(shù)據(jù)，使調(diào)度人員進(jìn)一步了解電力調(diào)度操作的風(fēng)險(xiǎn)及后果。

具體地，考慮到需要準(zhǔn)確地建立元件的概率模型，上述對(duì)電力系統(tǒng)內(nèi)的元件建立概率模型，包括：采用馬爾科夫模型，對(duì)電力系統(tǒng)內(nèi)的元件建立概率模型；其中，該元件包括發(fā)電機(jī)、輸電線路和變壓器。上述馬爾科夫模型的基本模型為：X(k+1)＝X(k)×P；其中，X(k)表示趨勢(shì)分析與預(yù)測(cè)對(duì)象(例如，元件)在t＝k時(shí)刻的狀態(tài)向量，P表示一步轉(zhuǎn)移概率矩陣，X(k+1)表示趨勢(shì)分析與預(yù)測(cè)對(duì)象在t＝k+1時(shí)刻的狀態(tài)向量。上述通過(guò)馬爾科夫模型建立電力系統(tǒng)中的概率模型，可以表達(dá)元件根據(jù)時(shí)間或外界影響因素的狀態(tài)轉(zhuǎn)移，進(jìn)而準(zhǔn)確地表達(dá)元件在不同調(diào)度操作下的狀態(tài)變化。

考慮到電力系統(tǒng)中的元件較多，上述根據(jù)元件的概率模型生成電力系統(tǒng)的狀態(tài)模型，包括：采用狀態(tài)枚舉法，選擇電力系統(tǒng)的系統(tǒng)狀態(tài)，并對(duì)選擇的電力系統(tǒng)狀態(tài)建立狀態(tài)模型；其中，狀態(tài)枚舉法通過(guò)公式(P₁+Q₁)(P₂+Q₂)…(P_N+Q_N)完成；P_i為不失效概率；Q_i為失效概率。由于系統(tǒng)狀態(tài)的數(shù)量隨元件數(shù)量呈指數(shù)增加，對(duì)于包含大量元件的系統(tǒng)，要枚舉所有的系統(tǒng)狀態(tài)在計(jì)算量上難度較大。通常，上述狀態(tài)枚舉法將枚舉終止在某個(gè)給定的層次上，該層次通常由失效的階數(shù)表示，可以為二階或者三階。

另外，還可以通過(guò)蒙特卡羅模擬法進(jìn)行系統(tǒng)狀態(tài)的選擇，并進(jìn)行電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估。在一定的精度要求下，蒙特卡羅模擬法的抽樣次數(shù)與系統(tǒng)的規(guī)模無(wú)關(guān)，因此較為適合大型電力系統(tǒng)的評(píng)估計(jì)算；采用蒙特卡羅模擬法可以獲得系統(tǒng)的概率性指標(biāo)，還可以獲得頻率和持續(xù)時(shí)間指標(biāo)；且基于蒙特卡羅模擬法的數(shù)學(xué)模型較為簡(jiǎn)單，容易模擬負(fù)荷變化等隨機(jī)因素和系統(tǒng)的矯正控制措施。但是，蒙特卡羅模擬法計(jì)算量較大，耗時(shí)長(zhǎng)，不適合處理實(shí)際系統(tǒng)中的在線計(jì)算問(wèn)題。

參見圖2所示的一種電力調(diào)度中的操作風(fēng)險(xiǎn)確定方法中，將操作行為作為電力系統(tǒng)的狀態(tài)模型的輸入因子，得到操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)的具體流程圖，包括如下步驟：

步驟S202，計(jì)算系統(tǒng)狀態(tài)概率其中，N_f和N-N_f分別為狀態(tài)S中失效元件和未失效元件的數(shù)量；

步驟S204，計(jì)算系統(tǒng)狀態(tài)頻率

步驟S206，計(jì)算平均持續(xù)時(shí)間其中，λ_k為第k個(gè)元件從狀態(tài)s離開的轉(zhuǎn)移率。例如，如果第k個(gè)元件在工作，則λ_k是失效率；如果第k個(gè)元件處于停運(yùn)，則λ_k是修復(fù)率。

進(jìn)一步，上述方法還包括計(jì)算系統(tǒng)故障狀態(tài)的負(fù)荷削減風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的均值E(C)＝∑_s∈GC(s)P(s)；其中，C(s)為狀態(tài)s的負(fù)荷削減風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

進(jìn)一步，上述根據(jù)電力調(diào)度操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)和系統(tǒng)故障狀態(tài)列表，確定電力調(diào)度操作行為的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，包括：

計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)

其中，U、n和x為上述電力調(diào)度操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)，U為不確定因素，n為不確定因素的數(shù)量，x為不確定因素U1發(fā)生之后系統(tǒng)存在的不確定因素?cái)?shù)量，P為上述系統(tǒng)故障狀態(tài)列表中不確定因素發(fā)生的概率，f為上述系統(tǒng)故障狀態(tài)列表中不確定因素對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生的影響，第一項(xiàng)表示系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)風(fēng)險(xiǎn)，第二項(xiàng)表示系統(tǒng)下一狀態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)。上式中風(fēng)險(xiǎn)深度為2，在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)要求設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)深度。該風(fēng)險(xiǎn)深度為電力系統(tǒng)發(fā)展軌跡中所包含的系統(tǒng)狀態(tài)數(shù)量；相應(yīng)地，風(fēng)險(xiǎn)廣度為電力系統(tǒng)所要分析的不確定因素?cái)?shù)量。

實(shí)施例二：

對(duì)應(yīng)于上述方法實(shí)施例，參見圖3所示的一種電力調(diào)度中的操作風(fēng)險(xiǎn)確定裝置的結(jié)構(gòu)圖，該裝置包括如下部分：

操作行為獲取模塊302，用于獲取當(dāng)前調(diào)度需求對(duì)應(yīng)的電力調(diào)度策略中的操作行為；

網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ瞳@取模塊304，用于獲取操作行為對(duì)應(yīng)的電力系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ?；其中，該網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ桶娏ο到y(tǒng)內(nèi)的元件；

模型建立模塊306，用于對(duì)電力系統(tǒng)內(nèi)的元件建立概率模型，并根據(jù)元件的概率模型生成電力系統(tǒng)的狀態(tài)模型；其中，該概率模型中包括元件的當(dāng)前的狀態(tài)向量和元件的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣；

參數(shù)生成模塊308，用于將操作行為作為電力系統(tǒng)的狀態(tài)模型的輸入因子，生成操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)，其中，該系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)包括系統(tǒng)狀態(tài)概率、系統(tǒng)狀態(tài)頻率和系統(tǒng)狀態(tài)的平均持續(xù)時(shí)間；上述系統(tǒng)狀態(tài)包括系統(tǒng)故障狀態(tài)和系統(tǒng)正常運(yùn)行狀態(tài)；

故障狀態(tài)列表生成模塊310，用于通過(guò)故障狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)操作行為的系統(tǒng)故障狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，生成電力系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)故障狀態(tài)列表；

風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)確定模塊312，用于根據(jù)操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)和系統(tǒng)故障狀態(tài)列表，確定操作行為的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；其中，該風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)包括電壓越限風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、潮流越限風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)和負(fù)荷削減風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

本發(fā)明實(shí)施例提供的一種電力調(diào)度中的操作風(fēng)險(xiǎn)確定裝置，通過(guò)將當(dāng)前調(diào)度需求對(duì)應(yīng)的電力調(diào)度策略中的操作行為作為電力系統(tǒng)的狀態(tài)模型的輸入因子，生成操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)；通過(guò)故障狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)操作行為的系統(tǒng)故障狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，生成電力系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)故障狀態(tài)列表；并根據(jù)操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)和系統(tǒng)故障狀態(tài)列表，確定操作行為的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。上述方式可以定量分析調(diào)度任務(wù)和調(diào)度行為的風(fēng)險(xiǎn)代價(jià)，使調(diào)度人員清楚其調(diào)度行為的風(fēng)險(xiǎn)大小，合理選擇調(diào)度操作，進(jìn)而降低了電力調(diào)度操作的風(fēng)險(xiǎn)。

參見圖4所示的一種電力調(diào)度中的操作風(fēng)險(xiǎn)確定裝置中，參數(shù)生成模塊的具體結(jié)構(gòu)圖，該模塊包括如下部分：

系統(tǒng)狀態(tài)概率計(jì)算單元402，用于計(jì)算系統(tǒng)狀態(tài)概率P(s)，

其中，N_f和N-N_f分別為狀態(tài)S中失效元件和未失效元件的數(shù)量；

系統(tǒng)狀態(tài)頻率計(jì)算單元404，用于計(jì)算系統(tǒng)狀態(tài)頻率f(s)，

平均持續(xù)時(shí)間計(jì)算單元406，用于計(jì)算平均持續(xù)時(shí)間其中，λ_k為第k個(gè)元件從狀態(tài)s離開的轉(zhuǎn)移率。

進(jìn)一步，上述風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)確定模塊還用于計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)

其中，U、n和x為上述電力調(diào)度操作行為對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)的參數(shù)，U為不確定因素，n為不確定因素的數(shù)量，x為不確定因素U1發(fā)生之后系統(tǒng)存在的不確定因素?cái)?shù)量，P為上述系統(tǒng)故障狀態(tài)列表中不確定因素發(fā)生的概率，f為上述系統(tǒng)故障狀態(tài)列表中不確定因素對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生的影響。

本發(fā)明實(shí)施例所提供的電力調(diào)度中的操作風(fēng)險(xiǎn)確定方法和裝置的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括存儲(chǔ)了程序代碼的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述程序代碼包括的指令可用于執(zhí)行前面方法實(shí)施例中所述的方法，具體實(shí)現(xiàn)可參見方法實(shí)施例，在此不再贅述。

所述功能如果以軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時(shí)，可以存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說(shuō)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來(lái)，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括：U盤、移動(dòng)硬盤、只讀存儲(chǔ)器(ROM，Read-Only Memory)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。

最后應(yīng)說(shuō)明的是：以上所述實(shí)施例，僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式，用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)其限制，本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，盡管參照前述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，其依然可以對(duì)前述實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改或可輕易想到變化，或者對(duì)其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改、變化或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明實(shí)施例技術(shù)方案的精神和范圍，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)所述以權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。