基于状态检修的N-k故障辨识及路径搜索

本文将状态检修与大面积停电问题结合起来,提出一种基于状态检修(Condition Based Maintenance, CBM)的N-k故障分析方法。研究了针对连锁故障缓慢相继开断阶段的系统状态搜索法,应用功能组(Functional Group, FG)分解理论及相关改进后的搜索方法实现N-k故障的辨识。根据状态检修实时数据推算出设备当前故障率,将小概率事件近似原则和事件树分析法应用于电力系统的N-k故障研究中,建立了N-k故障概率的分析模型。基于概率优先排序的搜索策略并根据电网实际运行方式以及状态检修的监测情况实现了N-k故障路径的在线搜索及筛选。最后,利用VC++语言实现了所提方法,并以安阳电网的3个变电站为例进行仿真计算,验证了方法的正确性。