UAEE China学术论文专栏丨王增平，等：基于k最短路径算法的负荷停电风险在线评估

Posted 2021-04-28 电力自动化设备

中国电力教育大学院（校）长联席会UAEE China（University Association of Electrical Engineering China）诞生于世纪之交，至今已召开十六次全体成员会议。

联席会在国内外电力学院之间、在电力学院与电力企业之间，建立了高层次的协作纽带，加强了院（校）间的交流与合作，对中国电力教育和科技的发展起到了积极的推进作用。

《电力自动化设备》期刊设有UAEE China学术论文专栏，刊载联席会成员单位代表的署名文章。

今天小编为您介绍的是华北电力大学王增平副校长的研究成果《微电网弱约束容性等效输出阻抗逆变器控制方法》。

本 文 受 国 家 电 网 公 司 科 技 项  目（KJ［2013］896）资助。 

（以下为本文主干内容，原文详见《电力自动化设备》2016年第36卷第1期）

基于k最短路径算法的负荷停电风险在线评估

Online outage risk assessment based on k-th shortest path algorithm

王增平，姚玉海，张首魁，郭昆亚

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研究背景

在配电系统的范围内，对负荷进行停电的可能性和停电后的严重性进行分析，可以更好地指导事故预防和减少停电带来的损失，对提高供电可靠性具有重要意义。本文提出了一种基于 k 最短路径算法的负荷停电风险在线评估方法，首先对负荷的停电概率和停电风险进行了定义和阐述，采用 k 最短路径算法求得负荷的供电路径，再进行安全校验进一步得出负荷的可行供电路径用以计算负荷停电概率，最后通过算例验证了本文方法能够为配电网负荷的应急预警提供辅助决策。

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停电风险的基本概念

哈哈负荷的实时停电风险是指，在时刻 t 突发事件引发负荷停电的概率和该负荷停电所导致损失的乘积。数学表达式如下：

哈哈负荷停电所导致的损失采用该负荷在时刻 t 的有功功率和负荷的相对重要程度来表征，数学表达式如下：

哈哈负荷的停电概率是由所有可行的供电路径（这些供电路径可能来自相同或不同电源点）中的设备故障率决定的。在所有可行供电路径的设备故障率得出的基础上，负荷的停电率再根据供电路径的连接关系进一步得出。

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k 最短路径算法

k 最短路径算法步骤如下。

步骤1

输入基本电气信息，电网含有 M 个电源节点、 N 个负荷节点，建立电网的邻接矩阵 A。设置需要求得的路径个数 k。初始化 m=1，设置相应存储矩阵。下图中路径 12-9-8-2 的邻近点为 10 和 11。

IEEE 3 馈线配电系统图

步骤2

本文采用Dijkstra 算法求出所有负荷节点到电源点 m的最短路径，并进行算法的中间存储。

步骤3

求出矩阵 A paths 里存放路径的邻近点，并存入矩阵 A Neighbors 中。

步骤4

计算经过 τ 次短路径经邻近点 vt 的路径 vm- vt- vi- vj的距离，并存入矩阵 A Tempdists中。

步骤5

将 A Tempdists 中距离最小的路径存入 A paths 中，并且 τ= τ+1。再判断该路径是否含有环路，判断的方法是检查路径中是否含有相同的节点，若不含有相同的节点则说明该路径中不含有环路，则将该路径存入 A Paths中，并且 λ= λ+1。若含有相同的节点则进行下一步。

步骤6

判断 A paths 里存放的路径是否还有邻近点，若没有邻近点则进行下一步。若含有邻近点则进一 步判断 λ 是否等于 k ，若等于则进行下一步，否则转步骤3。

步骤7

判断算法结束条件，若 m> M，则算法结束，否则 m= m+1 并转步骤2。

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路径的安全运行校验

哈哈为了节省计算资源，将路径分为2种情况。

情况  a

路径不属于该路径电源所在馈线。这种情况需要将路径连接于其供电馈线，再仅对该馈线进行潮流计算来验证安全约束。由于本文只关心该负荷有关的馈线运行情况，电网的其他部分则不需要进行安全校验。

情况  b

路径属于该路径电源所在馈线。由于该负荷本身由该电源供电，符合电网安全约束，所以不需要进行潮流计算来验证安全约束。

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负荷停电风险在线评估的步骤

负荷停电风险在线评估的步骤如下：

步骤1

计算出电网设备故障率；

步骤2

得出各个负荷节点的 k 最短路径；

步骤3

对各个负荷节点的路径进行安全校验，删除不满足安全约束的供电路径；

步骤4

根据设备故障率和负荷可行供电路径得出各个负荷的停电率；

步骤5

根据负荷停电概率、有功功率和重要程度计算出负荷的风险值。

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算例分析

采用IEEE 43节点系统如下图所示：

IEEE 43 节点系统图

本文方法和文献[7]《 基于停电风险评估的城市配电网应急预 警方法 》（作者：李锐，陈颖，梅生伟，等）得到的负荷停电概率和风险值如下表所示：

负荷停电概率和停电风险

haha 为了进一步说明本文方法的优越性，以3节3 馈线配电系统为例，假设时刻 t 的设备故障率如下表所示：

设备故障率

下表列出了分别采用本文方法和文献[7]所述方法（故障恢复采用文献《 基于多智能体遗传算法并考虑分布 式电源的配电网大面积断电供电恢复算法 》（作者：徐玉琴，张丽，王增平，等）所述方法）得到的负荷停电概率和风险值。

负荷停电概率和停电风险

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结论

本文采用 k 最短路径算法求解负荷在线停电风险评估，得出以下结论：

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本文方法定义的负荷停电概率和停电风险充分考虑了电网的拓扑结构的影响，得到的负荷停电概率和停电风险更加准确；

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负荷停电概率和停电风险不仅计及当前供电路径设备的故障率，还计及了转供路径设备的故障率，得到的停电概率和停电风险更能体现负荷的实际风险；

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采用的 k 最短路径算法原理简单，易于编程实现，避免了设备故障枚举之后的故障恢复或孤岛划分计算，节约了计算资源，可以满足在线评估的需求。

作

者

简

介

王增平

华北电力大学副校长，教授，博士研究生导师，博士，主要从事微机保护、变电站综合自动化等方面的研究。

引文信息

王增平，姚玉海，张首魁，等. 基于 k最短路径算法的负荷停电风险在线评估[J]. 电力自动化设备，2016，36（1）：1-5.

10.16081/j.issn.1006-6047.2016.01.001

WANG Zengping，YAO Yuhai，ZHANG Shoukui，et al. Online outage risk assessment based on k-th shortest path algorithm[J]. Electric Power Automation Equipment，2016，36（1）：1-5.

原创声明

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