(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210596157.X (22)申请日 2022.05.27 (71)申请人 华北电力大 学 （保定） 地址 071000 河北省保定市永华北 大街619 号 (72)发明人 任惠　刘浩然　 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 17/18(2006.01) (54)发明名称 一种电网连锁故障的事故链搜索模型的构 建方法 (57)摘要 本发明公开了一种电网连锁故障的事故链 搜索模型的构建方法， 属于故障预警领域。 针对 现有研究的不足， 首先建立基于事故链的连锁故 障分析模型， 接着考虑每条输电线路的历史统计 故障率， 计算线路初始故障风险指标， 并计算同 时考虑线路故障概率重要度和线路结构重要度 的风险指标， 最后采用基于离差最大化的灰色关 联度算法计算多属性指标。 本发 明提供的电网连 锁故障事故链搜索模型的构建方法， 符合电网连 锁故障的一般演化过程， 为预防大停电事故的发 生提供了依据。 权利要求书3页 说明书7页 附图1页 CN 115048778 A 2022.09.13 CN 115048778 A 1.一种电网连锁故障的事故链搜索模型的构建方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1， 建立基于事故链的连锁故障分析模型； S2， 考虑每条输电线路的历史 统计故障率， 计算线路初始故障风险指标； S3， 计算同时考虑线路故障概 率重要度和线路结构重要度的风险指标； S4， 采用基于 离差最大化的灰色 关联度算法计算多属性指标。 2.根据权利要求1所述的电网连锁故障的事故链搜索模型的构建方法， 其特征在于， 所 述步骤S1中， 建立基于事故链的连锁故障分析模型， 具体包括： 假设一个大停电事故由事件T1开始， T1诱发事件T2的发生， T2又导致事件T3的发生， 依 此 类推Tr‑1连锁诱发了事件Tr， 最后导致区域Ak发生大停电事故， 则区域Ak的大停电事故可以 表示为： Lk＝(T1， T2， ...， Tr) 其中， r重序元Lk为导致事故Ak发生的事故链； Ti(i＝1， 2， ...， r)为构成事故链的事件 要素， T1称为事故链的初始环节， T2， ...， Tr称为事故链的中间环节， 并且Ti‑1诱发了Ti事件 发生， 可以看出Ti(i＝1， 2， ...， r)中任何一个环节不发生就不会导致事故Ak的发生， 因此， 大停电事故的预防需要提前预测并搜索事故链Lk， 并在一个适当的事件Tj后采取切负荷等 措施抑制Tj+1事件的发生， 即切断该条事故链， 抑制连锁故障的进一步蔓延， 从而达到预防 控制大停电事故的目的。 3.根据权利要求1所述的电网连锁故障的事故链搜索模型的构建方法， 其特征在于， 所 述步骤S2中， 考虑每条输电线路的历史统计故障率， 计算线路初始故障风险指标， 具体包 括： 定义线路i的负载率mi、 系统负荷水平 μ、 支路i的关联系数γi分别为： 其中， Fi0为线路i的初始传输功率， Fimax为线路i传输功率的极限值， Fj0为线路j的初始 传输功率， SL为系统的总负荷， n为线路的总条数， I为网络 中线路集合， ΔFj为线路i断开后 线路j上传输功率的变化 量； 定义线路i的初始故障指标为： λi＝αimiμ γi   (4) 其中， αi为线路i的历史 统计故障率。 4.根据权利要求1所述的电网连锁故障的事故链搜索模型的构建方法， 其特征在于， 所 述步骤S3中， 计算同时考虑线路故障概 率重要度和线路结构重要度的风险指标， 具体包括： S301， 假设事故链的Tj‑2环节故障线路为i ‑2， Tj‑1环节故障线路为i ‑1， Tj环节故障线路 为i， Tj+1作为预测环 节， 待预测的线路是i+1， 计算线路故障的概 率重要度， 具体包括： S3011， 计算线路潮流的变化 量： 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115048778 A 2其中， 分别为该事故链在Tj‑1环节发生后线路i和i+1上的复功率， 分别为该事故链在Tj‑2环节发生后线路i ‑1和i+1上的复功率； βi+1越大， 则表明 待预测线路i+1与该事故链前一环 节失效线路的相关性越强， 受其影响程度也越大。 S3012， 假设只有与上一级断开线路直接相连的线路才有可能发生隐性故障， 其他线路 不会发生隐性故障， 且只考虑一重隐性故障， 考虑到潮流波动越大 的线路发生隐性故障的 概率越高， 定义线路发生隐性故障的概 率为： 其中， hi+1为线路i+1的隐性故障概率， 为事故链在Tj环节发生后线路i+1上的有功 功率， 为线路i+1的初始有功功率， 为事故链在Tj‑1环节发生后线路i+1上的有功功 率， 为线路i+1上允许流动的有功 功率极限值； 通过上述影响 因素的量化， 可得到 该事故链在Tj环节失效线路i+1发生故障的概率重要 度指标： pi+1＝w1mi+1+w2βi+1+w3hi+1+w4αi+1   (7) 其中， mi+1为线路i+1的负载率， αi+1为线路i+1的历史统计故障率， w1、 w2、 w3、 w4为这4个分 立指标的权 重。 S302， 计算线路结构重要度： S3021， 计算线路介数： 其中， i为线路编号， ∑k≠j∈VNkj为网络中所有发电机母线与负荷母线 之间所构成最短路 径的数量， V为网络中节点集合， ∑k≠j∈VNkj(i)为网络中所有发电机母线与负荷母线之间最 短路径中经 过输电线路i的次数。 S3022， 计算线路断开后母线电压的变化 量： 其中， i为线路编号， H为节点总数， Uk为线路i断开后节点k的电压值， Uk0为节点k的初始 电压值。 通过 上述影响因素的量 化， 可得到线路i在网络中的结构重要度指标： qi＝w1bi+w2γi+w3ui   (10) 获得线路断开的概 率重要度和结构重要度后， 可 得到中间环 节的预测指标： Yi＝pi+1   (11) 5.根据权利要求1所述的电网连锁故障的事故链搜索模型的构建方法， 其特征在于， 所 述步骤S4中， 采用基于 离差最大化的灰色 关联度算法进行多属性指标计算。 具体包括： S401， 假设共有n条输电线路作为系统的评价对象， 则线路i的概率重要度指标包含4个 属性， 分别为线路的负 载率mi、 潮流的变化量βi、 隐性故障概率hi、 历史统计故障率αi， 则第i 个被评价对象可描述为xi＝{mi， βi， hi， αi}， i＝1， 2， ...， n。 在n个被评价对象中选出各属性 的最优值组成参考序列x0＝{m0， β0， h0， α0}， x0构成了相对理想化的最优样 本， 是综合评价的 标准。 S402， n个评价对象的属性 值构成的比较数列集X＝(xij)n×4为：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115048778 A 3