一种用于预测电网连锁故障集的方法及系统

1.一种用于预测电网连锁故障集的方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，确定电网的基础运行方式潮流数据文件、暂态及中长期仿真模型数据文件和安全控制策略配置文件，并建立二次系统模型，以获取电网的全过程动态仿真输入模型文件；步骤2，确定待测支路，基于所述基础运行方式潮流数据文件进行潮流计算，获取每个支路的介数修正的多熵值指标，并根据每个支路的介数修正的多熵值指标确定电网脆性元件集；步骤3，基于所述基础运行方式潮流数据文件，进行迭代式沙堆模型的仿真，以获取大停电发生的期望临界阈值；步骤4，根据所述电网脆性元件集确定初始故障，并根据所述期望临界阈值，确定稳态故障序列集；步骤5，根据所述稳态故障序列集和全过程动态仿真输入模型文件，利用PSD-FDS程序进行全过程动态仿真计算，获取有效连锁故障序列和每个有效连锁故障序列对应的二次系统保护动作信息；步骤6，根据每个有效连锁故障序列和与该有效连锁故障序列对应的二次系统保护动作信息，确定最终连锁故障序列，并根据所述最终连锁故障序列确定电网连锁故障集。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取每个支路的介数修正的多熵值指标，包括：MBE i ＝ME i ×BE i ，其中，MBE i 为支路i的介数修正的多熵值指标；ME i 为支路i的多熵值指标；BE i 为支路i的介数修正指标；m表示支路负载率区间个数，支路负载率区间为：{[0,t*1),[t*1,t*2),…,[t*(m-1),t*m)},其中，[0,t*1)为第1个负载率区间；l k-i 表示支路i开断后位于第k个负载率区间的支路个数；μ k 为第k个负载率区间的平均负载率；n表示待测支路的条数；p i0 和p j0 分别为基础运行方式潮流数据对应的支路i和j的功率值；p i-j 和p j-i 分别为支路i开断后支路j的功率和支路j开断后支路i的功率；ρ i-j 表示支路j断开后支路i的负载率；γ max 为最大作用系数，根据需求设定；e∈G表示节点e属于发电机节点集合G，f∈L表示节点f属于负荷节点集合L；I ef (i)为在发电机、负荷节点对(e,f)间加上单位注入电流元后在支路i上引起电流值；W e 为发电机e实际出力值，W f 为负荷f实际大小值。 3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个支路的介数修正的多熵值指标确定电网脆性元件集，包括：选取介数修正的多熵值指标大于预设的多熵值阈值的支路对应的元件集合为电网脆性元件集{FC i ,i＝1,2…,h}，FC i 表示第i个脆性元件，h为电网脆性元件集中元件的个数。 4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述基础运行方式潮流数据文件，进行迭代式沙堆模型的仿真，以获取大停电发生的期望临界阈值，包括：步骤3-1，确定系统平均负载率μ，将潮流熵H初始化为0，设定随机断线仿真次数的最大值T max ，该参数表示对于相同的平均负载率和潮流熵需要仿真的次数，设置已完成的随机断线仿真次数T初始化为0；步骤3-2，随机选择线路开断，并进行迭代式沙堆模型的仿真计算，确定负荷损失，并且更新T＝T+1；步骤3-3，若T＜T max ，则返回步骤3-2；否则，将T清零，并进入步骤3-4；步骤3-4，计算当前熵值下的停电规模累积概率分布；若停电规模累积概率分布呈现幂律特性，则确定系统进入了自组织临界态，记录当前潮流熵为期望临界阈值，仿真过程结束；否则，进入步骤3-5；步骤3-5，若当前的潮流熵小于预设的潮流熵最大值，则调节线路的最大有功传输容量，以增大当前的潮流熵，并进入步骤3-2；其中，利用如下方式进行迭代式沙堆模型的仿真计算，包括：步骤3-2-1，读取基础运行方式潮流数据文件，执行潮流计算，获取发电机出力、负荷大小、网络结构和各元件的传输容量极限；设置仿真次数N＝0，最大仿真次数为N max ；步骤3-2-2，更新N＝N+1；若N＞N max ，则结束运行；反之，则进入步骤3-2-3；步骤3-2-3，随机选择母线节点，增加一个负荷扰动ΔP，并执行潮流计算，以获取各元件的负载率；步骤3-2-4，利用如下公式计算每个元件的停运概率OP i ，包括：其中，P L 为元件正常运行时的故障概率值；P H 为元件过载运行时的故障概率值；L nor 和L max 分别是元件负载率正常值和最大值；L i 为元件实际负载率；P L 、P H 、L nor 和L max 根据需求设定；步骤3-2-5，若满足OP i ＞η OP ，则元件i停运，执行潮流计算，转到步骤3-2-4，η OP 为预设的停运概率阈值；反之，则返回步骤3-2-3；若元件i的停运导致负荷切除，则统计此时各区域电网的损失负荷值，并返回步骤3-2-2。 5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述电网脆性元件集确定初始故障，并根据所述期望临界阈值，确定稳态故障序列集，包括：步骤4-1，选取电网脆性元件集{FC i ,i＝1,2…,h}中的第i个元件FC i 为初始的故障元件AE s ，s＝1；其中i的初始值为1；步骤4-2，计算当前的故障元件AE s 动作后的潮流熵值H，若H＞H ref ，则确定此时的序列{AE 1 ,…,AE s }为稳态故障序列,并进入步骤4-7；若H＜H ref ，则进入步骤4-3；其中，H ref 为期望临界阈值；步骤4-3，查询是否存在与当前的故障元件AE s 对应的控制策略，若存在，则更新s＝s+1，选取该控制策略中包含的元件为新的故障元件AE s ，并返回步骤4-2，反之，则进入步骤4-4；步骤4-4，设置q＝s+1，根据当前的故障元件AE s 动作后的元件负载率，选择负载率越限的元件AE q 作为新的故障元件AE s ，返回步骤4-2，并在能够确定新的稳态故障序列后，进入步骤4-5；步骤4-5，设置q＝s+1，计算故障元件动作后的元件功率增量，选择元件功率增量最大的元件AE q 作为新的故障元件AE s ，返回步骤4-2，并在能够确定新的稳态故障序列后，进入步骤4-6；步骤4-6，设置q＝s+1，选择与故障元件AE s 直接相连的元件AE q 作为新的故障元件AE s ，返回步骤4-2，并在能够确定新的稳态故障序列后，进入步骤4-7；步骤4-7，更新i＝i+1,若i≤h，则重新选取FC i 为初始的故障元件AE s ，s＝1，并返回步骤4-2；若i＞h，则进入步骤4-8；步骤4-8，将所有的稳态故障序列进行汇总，以确定稳态故障序列集。 6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述稳态故障序列集和全过程动态仿真输入模型文件，利用PSD-FDS程序进行全过程动态仿真计算，获取有效连锁故障序列和每个有效连锁故障序列对应的二次系统保护动作信息，包括：将所述稳态故障序列集和全过程动态仿真输入模型文件一起注入到PSD-FDS程序，执行全过程动态仿真计算，并确定所述稳态故障序列集中的每个稳态故障序列在全过程动态仿真计算后对应的系统稳定性；对于任一个稳态故障序列，若该稳态故障序列对应的系统稳定性为不稳定，则确定该稳态故障序列为有效连锁故障序列，并获取该有效连锁故障序列对应的二次系统保护动作元件和动作发生时间。 7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个有效连锁故障序列和与该有效连锁故障序列对应的二次系统保护动作信息，确定最终连锁故障序列，并根据所述最终连锁故障序列确定电网连锁故障集，包括：对于任一个有效故障序列{AE 1 ,AE 2 ,…,AE i ,AE j ,AE k }，若二次系统保护动作元件AE p 发生的时间位于某个故障元件AE i 和AE j 之间，则将AE p 插入到所述有效故障序列{AE 1 ,AE 2 ,…,AE i ,AE j ,AE k }之间，以获取插入型连锁故障序列{AE 1 ,AE 2 ,…,AE i ,AE p ,AE j ,AE k }；若二次系统保护动作元件AE p 发生的时间位于故障元件AE k 之后，则将AE p 插入到所述有效故障序列{AE 1 ,AE 2 ,…,AE i ,AE j ,AE k }之后，获取追加型连锁故障序列{AE 1 ,AE 2 ,…,AE i ,AE j ,AE k ,AE p }；将每个有效故障序列对应的插入型连锁故障序列或追加型连锁故障序列进行汇总，以确定电网连锁故障集。 8.一种用于预测电网连锁故障集的系统，其特征在于，所述系统包括：仿真文件确定单元，用于确定电网的基础运行方式潮流数据文件、暂态及中长期仿真模型数据文件和安全控制策略配置文件，并建立二次系统模型，以获取电网的全过程动态仿真输入模型文件；电网脆性元件集确定单元，用于确定待测支路，基于所述基础运行方式潮流数据文件进行潮流计算，获取每个支路的介数修正的多熵值指标，并根据每个支路的介数修正的多熵值指标确定电网脆性元件集；期望临界阈值确定单元，用于基于所述基础运行方式潮流数据文件，进行迭代式沙堆模型的仿真，以获取大停电发生的期望临界阈值；稳态故障序列集确定单元，用于根据所述电网脆性元件集确定初始故障，并根据所述期望临界阈值，确定稳态故障序列集；有效连锁故障序列确定单元，用于根据所述稳态故障序列集和全过程动态仿真输入模型文件，利用PSD-FDS程序进行全过程动态仿真计算，获取有效连锁故障序列和每个有效连锁故障序列对应的二次系统保护动作信息；电网连锁故障集确定单元，用于根据每个有效连锁故障序列和与该有效连锁故障序列对应的二次系统保护动作信息，确定最终连锁故障序列，并根据所述最终连锁故障序列确定电网连锁故障集。 9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述电网脆性元件集确定单元，获取每个支路的介数修正的多熵值指标，包括：MBE i ＝ME i ×BE i ，其中，MBE i 为支路i的介数修正的多熵值指标；ME i 为支路i的多熵值指标；BE i 为支路i的介数修正指标；m表示支路负载率区间个数，支路负载率区间为：{[0,t*1),[t*1,t*2),…,[t*(m-1),t*m)},其中，[0,t*1)为第1个负载率区间；l k-i 表示支路i开断后位于第k个负载率区间的支路个数；μ k 为第k个负载率区间的平均负载率；n表示待测支路的条数；p i0 和p j0 分别为基础运行方式潮流数据对应的支路i和j的功率值；p i-j 和p j-i 分别为支路i开断后支路j的功率和支路j开断后支路i的功率；ρ i-j 表示支路j断开后支路i的负载率；γ max 为最大作用系数，根据需求设定；e∈G表示节点e属于发电机节点集合G，f∈L表示节点f属于负荷节点集合L；I ef (i)为在发电机、负荷节点对(e,f)间加上单位注入电流元后在支路i上引起电流值；W e 为发电机e实际出力值，W f 为负荷f实际大小值。 10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述电网脆性元件集确定单元，根据每个支路的介数修正的多熵值指标确定电网脆性元件集，包括：选取介数修正的多熵值指标大于预设的多熵值阈值的支路对应的元件集合为电网脆性元件集{FC i ,i＝1,2…,h}，FC i 表示第i个脆性元件，h为电网脆性元件集中元件的个数。 11.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述期望临界阈值确定单元，基于所述基础运行方式潮流数据文件，进行迭代式沙堆模型的仿真，以获取大停电发生的期望临界阈值，包括：初始化模块，用于确定系统平均负载率μ，将潮流熵H初始化为0，设定随机断线仿真次数的最大值T max ，该参数表示对于相同的平均负载率和潮流熵需要仿真的次数，设置已完成的随机断线仿真次数T初始化为0；迭代式沙堆模型仿真模块，用于随机选择线路开断，并进行迭代式沙堆模型的仿真计算，确定负荷损失，并且更新T＝T+1；判断模块，用于若T＜T max ，则返回步骤迭代式沙堆模型仿真模块；否则，将T清零，并进入；期望临界阈值确定模块，用于计算当前熵值下的停电规模累积概率分布；若停电规模累积概率分布呈现幂律特性，则确定系统进入了自组织临界态，记录当前潮流熵为期望临界阈值，仿真过程结束；否则，进入最大有功传输容量调节模块；最大有功传输容量调节模块，用于若当前的潮流熵小于预设的潮流熵最大值，则调节线路的最大有功传输容量，以增大当前的潮流熵，并进入迭代式沙堆模型仿真模块；其中，所述迭代式沙堆模型仿真模块利用如下方式进行迭代式沙堆模型的仿真计算，包括：潮流计算子模块，用于读取基础运行方式潮流数据文件，执行潮流计算，获取发电机出力、负荷大小、网络结构和各元件的传输容量极限；设置仿真次数N＝0，最大仿真次数为N max ；第一判断子模块，用于更新N＝N+1；若N＞N max ，则结束运行；反之，则进入负载率获取子模块；所述负载率获取子模块，用于随机选择母线节点，增加一个负荷扰动ΔP，并执行潮流计算，以获取各元件的负载率；停运概率计算子模块，用于利用如下公式计算每个元件的停运概率OP i ，包括：其中，P L 为元件正常运行时的故障概率值；P H 为元件过载运行时的故障概率值；L nor 和L max 分别是元件负载率正常值和最大值；L i 为元件实际负载率；P L 、P H 、L nor 和L max 根据需求设定；第二判断子模块，用于若满足OP i ＞η OP ，则元件i停运，执行潮流计算，进入停运概率计算子模块，η OP 为预设的停运概率阈值；反之，则进入负载率获取子模块；若元件i的停运导致负荷切除，则统计此时各区域电网的损失负荷值，并进入判断子模块。 12.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述稳态故障序列集确定单元，根据所述电网脆性元件集确定初始故障，并根据所述期望临界阈值，确定稳态故障序列集，包括：初始的故障元件确定模块，用于选取电网脆性元件集{FC i ,i＝1,2…,h}中的第i个元件FC i 为初始的故障元件AE s ，s＝1；其中i的初始值为1；稳态故障序列确定模块，用于计算当前的故障元件AE s 动作后的潮流熵值H，若H＞H ref ，则确定此时的序列{AE 1 ,…,AE s }为稳态故障序列,并进入更新模块；若H＜H ref ，则进入控制策略查询模块；其中，H ref 为期望临界阈值；控制策略查询模块，用于查询是否存在与当前的故障元件AE s 对应的控制策略，若存在，则更新s＝s+1，选取该控制策略中包含的元件为新的故障元件AE s ，并进入稳态故障序列确定模块，反之，则进入第一新的故障元件确定模块；第一新的故障元件确定模块，用于设置q＝s+1，根据当前的故障元件AE s 动作后的元件负载率，选择负载率越限的元件AE q 作为新的故障元件AE s ，进入稳态故障序列确定模块，并在能够确定新的稳态故障序列后，进入第二新的故障元件确定模块；第二新的故障元件确定模块，用于设置q＝s+1，计算故障元件动作后的元件功率增量，选择元件功率增量最大的元件AE q 作为新的故障元件AE s ，进入稳态故障序列确定模块，并在能够确定新的稳态故障序列后，进入步骤第三新的故障元件确定模块；第三新的故障元件确定模块，用于设置q＝s+1，选择与故障元件AE s 直接相连的元件AE q 作为新的故障元件AE s ，进入稳态故障序列确定模块，并在能够确定新的稳态故障序列后，进入更新模块；更新模块，用于更新i＝i+1,若i≤h，则重新选取FC i 为初始的故障元件AE s ，s＝1，并进入稳态故障序列确定模块；若i＞h，则进入稳态故障序列集确定模块；稳态故障序列集确定模块，用于将所有的稳态故障序列进行汇总，以确定稳态故障序列集。 13.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述有效连锁故障序列确定单元，根据所述稳态故障序列集和全过程动态仿真输入模型文件，利用PSD-FDS程序进行全过程动态仿真计算，获取有效连锁故障序列和每个有效连锁故障序列对应的二次系统保护动作信息，包括：将所述稳态故障序列集和全过程动态仿真输入模型文件一起注入到PSD-FDS程序，执行全过程动态仿真计算，并确定所述稳态故障序列集中的每个稳态故障序列在全过程动态仿真计算后对应的系统稳定性；对于任一个稳态故障序列，若该稳态故障序列对应的系统稳定性为不稳定，则确定该稳态故障序列为有效连锁故障序列，并获取该有效连锁故障序列对应的二次系统保护动作元件和动作发生时间。 14.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述电网连锁故障集确定单元，根据每个有效连锁故障序列和与该有效连锁故障序列对应的二次系统保护动作信息，确定最终连锁故障序列，并根据所述最终连锁故障序列确定电网连锁故障集，包括：对于任一个有效故障序列{AE 1 ,AE 2 ,…,AE i ,AE j ,AE k }，若二次系统保护动作元件AE p 发生的时间位于某个故障元件AE i 和AE j 之间，则将AE p 插入到所述有效故障序列{AE 1 ,AE 2 ,…,AE i ,AE j ,AE k }之间，以获取插入型连锁故障序列{AE 1 ,AE 2 ,…,AE i ,AE p ,AE j ,AE k }；若二次系统保护动作元件AE p 发生的时间位于故障元件AE k 之后，则将AE p 插入到所述有效故障序列{AE 1 ,AE 2 ,…,AE i ,AE j ,AE k }之后，获取追加型连锁故障序列{AE 1 ,AE 2 ,…,AE i ,AE j ,AE k ,AE p }；将每个有效故障序列对应的插入型连锁故障序列或追加型连锁故障序列进行汇总，以确定电网连锁故障集。