电力系统故障的统计分布特性及其形成机理研究

电力系统故障的统计分布特性是进行电力系统可靠性分析的重要基础。申请人通过分析电网故障数据，发现湖南、温州等四地输配电网络日故障跳闸次数服从幂律分布且具有自组织临界性，而湖北输电网则具有对数正态分布。为明确电网故障在何种因素作用下服从何种统计分布，课题将收集具有不同气候特征和经济发展水平地域的电网故障数据；分类分析故障原因，建立由不同原因引起电网故障的概率分布模型；结合实际电网故障的统计分布，提出电网故障统计分布特性的形成机理。课题还将分析配电网可靠性指标的统计分布，验证IEEE配电可靠性规程中配电网可靠性指标具有对数正态分布的假设是否具有普适性；再结合配电网可靠性数据，建立在各种原因影响下的可靠性指标概率分布模型，提出配电网可靠性指标统计分布特性的形成机理。本课题将深化对电力系统故障模式的认识，为提高电力系统的可靠性、尤其是极端天气下的可靠性提供新的思路。

课题就电网故障的统计分布特性及其形成机理、大停电的统计分布特性及其形成机理以及气候变化对电网安全影响展开了研究，其中后两项是课题拟定研究内容之外新增的，而课题原拟研究的配电网可靠性指标的统计分布特性及其形成机理，因调研发现其与经典可靠性理论假设的没有明显差异，未做进一步研究。课题主要按以下三个模块展开工作：. 1) 收集了全国具有不同气候模式和地形特征的11家输、配电网（湖南、湖北、江西、长沙、南昌、张家界、六盘水、湛江、温州、洪泽、濮阳）万余天近三万条故障数据，分析发现电网故障仅在理想情况下具有经典可靠性理论所假设的指数分布，大多数电网的故障会在强度具有幂律特性的外界扰动下偏离指数分布，表现出幂律分布特性。. 2) 由于故障和大停电具有很强的关联性，课题还分析了大停电统计分布特性及其形成机理。收集了1984至2007年间北美电网954条大停电事故详细记录；针对幂尾部分大停电极值部分事故原因分析发现，连锁故障并不是导致大停电幂尾特性的唯一因素；即使没有连锁故障、在极端天气和蓄意攻击等外界扰动单独作用下同样可以导致超大规模的大停电、进而引发大停电统计特性的幂尾现象。由于大停电现象常用沙堆模型表述，为搞清外界扰动对大停电统计分布特性的影响，还建立了考虑外界扰动影响的沙堆模型，仿真分析表明，外界扰动的统计特性对沙堆模型崩塌规模的统计特性有重大影响。. 3) 由于外界扰动对大停电事故有突出影响，课题提出需要就气候变化所致极端天气强度和频度变化对电网安全的影响展开研究。首先利用1984至2007年间北美大停电数据，量化评估了气候变化对北美大停电的影响。然后还根据全国标准气象站点气象数据计算得到1973至1992和1992至2011年前后20年间日极值风速数据，利用阈值法计算得到两者的五十年一遇极值风速。比对发现，在气候变化的影响下，近年来内地多数地区的多年一遇极值风速有明显所下降，这一趋势在沿海地区并不明显。. 依托相关工作，发表IEEE国际期刊论文3篇、核心期刊论文2篇、国际会议论文4篇；向科学通报、物理评论E辑、IEEE期刊、电力系统自动化和电网技术各投稿1篇，申请发明专利1项。资助期内获国家技术发明二等奖一项，湖北省技术发明一等奖一项，湖北省优秀博士论文一项。