随着经济社会的发展,各行各业电力用户对供电可靠性的要求越来越高,发生停电故障给人类带来的负面影响也就越来越大,保证安全可靠供电是电力系统的重中之重。面对结构日趋复杂的输电网络,客观、准确、快速地对系统可靠供电能力进行评估,可以全面评价电网可靠性,找到系统的可靠性薄弱环节,为电力系统规划、运行和改进提供数据支持,有着重要的意义。在各种可靠性评估方法中,蒙特卡洛法的应用最为广泛,尤其适用于大型电力系统的可靠性评估计算,因为其抽样次数与系统的规模无关。然而该方法最大的问题在于,要想获得较高精度的可靠性指标需要进行大量的抽样计算,这种计算精度和计算速度之间的矛盾很大程度上限制了可靠性评估在实际运用时的收敛速度。针对蒙特卡洛法的这一问题,学者们提出了各种旨在通过降低方差加快收敛速度的抽样算法,其中被认为最有效的是重要抽样法。该方法通过把系统内元件的强迫停运率扩大k倍,实现对元件失效情况的放大,提高抽样效率。然而该方法通常被用于元件故障率相对较高的发电系统,在现实输电系统中,元件故障率较低、网络可靠性较好,通过迭代求取最优乘子k的算法收敛效果并不明显,限制了该方法在输电网络工程中的应用。本文在对以上问题进行分析的基础上,提出了适用于实际输电系统的改进重要抽样法：在重要抽样的基础上对最优乘子k的取值和修正方式进行改进,将抽样分为预抽样和正式抽样两步,通过对小样本的预抽样确定k的取值,然后正式抽样计算系统的可靠性指标。分别应用常规蒙特卡洛法、重要抽样法和改进的重要抽样法,对可靠性测试系统RBTS和IEEE-RTS的输电部分进行可靠性计算,分析比对计算结果和计算精度,验证了改进算法的准确性和高效性。为了测试改进算法在工程应用中的适用性,以某地区实际电网M为研究对象,分别用上述三种方法计算该电网整体以及各节点的可靠性指标,对比计算结果和精度,证明改进算法在实际工程中应用良好。最后,以该算法计算结果为基础,结合M电网拓扑结构和元件参数特点,找出该地区电网可靠性薄弱的环节,提出改进可靠性的方案,并验证了这些方案的有效性。
