基于支持向量机的大电网运行风险量化评估

汤 伟, 王京景, 杨 铖, 张大波, 刘 辉, 刘路登

(1.国网安徽省电力公司 电力调度控制中心,安徽 合肥 230022; 2.合肥工业大学 电气与自动化工程学院,安徽 合肥 230009)

基于支持向量机的大电网运行风险量化评估

汤 伟1, 王京景1, 杨 铖1, 张大波2, 刘 辉1, 刘路登1

(1.国网安徽省电力公司 电力调度控制中心,安徽 合肥 230022; 2.合肥工业大学 电气与自动化工程学院,安徽 合肥 230009)

文章建立了综合考虑电网结构、运行方式、设备工况、运行环境和保电需求的电网运行风险评估指标体系。基于风险诱因、发生概率、影响对象、风险后果、持续时间等方面因素从电网的安全、经济、优质3个方面对电网运行风险进行全面分析。利用支持向量机(support vector machine,SVM)在有限样本下能较好地对非线性模型进行映射的优点,构建了大电网运行风险量化评估模型,并利用专家层次分析法自适应调整SVM决策函数的精度。算例结果验证了该方法的合理性。

运行风险;支持向量机(SVM);层次分析法;定量评估;自适应

随着特高压输电、交直流混联以及分布式新能源的发展,电力系统的网络拓扑和运行方式日趋复杂,电网内在和外在多种不确定因素导致的潜在风险如不能得到及时监视和控制,将会对系统可靠性造成极大危害。影响大电网运行风险的因素众多,电网结构、运行方式、设备工况、运行环境和保电需求等各种因素相互交织,使得风险的定量评估困难重重,学术界[1-2]和工业界[3]分别从不同角度对此展开了研究和实践探索。……