节点综合脆弱性（共4篇）
节点综合脆弱性 篇1
0 引言
电力系统在遭受外部扰动时,母线电压会呈现下降趋势,并逐步趋于崩溃点[1,2]。 为防止系统出现大面积电压崩溃,需要构建脆弱性评估指标对当前安全水平以及变化趋势进行预测。 脆弱性分析旨在快速准确定位系统中的脆弱环节,提前预防控制,防患于未然。 可见,电力系统脆弱性理论研究意义深远。
传统的脆弱性定义为:在扰动或者故障影响下电网的节点电压水平或支路传输能力不断弱化的特性[3,4]。
随着区域电网之间的联系越发紧密,电网的安全与稳定问题显得日益突出,基于安全性及稳定性分析发展而来的脆弱性研究理论在近几年得到飞速发展。国内外脆弱性问题的研究方法主要分为2 类[5,6]:基于运行状态的能量函数法及风险概率评估方法等;基于拓扑结构的复杂网络理论及人工智能法等。 文献[7]提出了基于无尺度图模型的脆弱性评估方法,将系统所有状态变量处理为有向图中的节点,应用于复杂大网络脆弱性的分析。 文献[8]提出基于局部参数法的连续潮流计算,通过对输电线路的过负荷分析和级联故障的发生概率来进行电力系统的脆弱性综合评估。 文献[9]在电气介数的基础上提出了电流介数指标,结合最大传输能力分析得出了新的脆弱性评估方法。 文献[10]通过构造电网元件模型,将电网母线等效为复杂网络节点,将电网转变为一等效权重图,选取大电网中的薄弱环节。 文献[11]从暂态失稳的方面,考虑了天气条件与负荷水平等不确定因素对电网脆弱性的影响,建立故障的概率模型,突出了事故脆弱性和系统脆弱性指标;文献[12]从支路势能角度出发,构建电网支路势能函数模型,以不同支路最大势能作为依据,来评估当前状态与稳定边界状态距离。
然而电力系统元件的脆弱性不仅仅与系统的实时运行参数、网络约束条件等密切相关,而且与元件自身的固有脆弱性紧密联系[13,14,15]。 同时状态脆弱性的分析中应兼顾元件运行水平与临界状态的距离及其脆弱趋势的变化快慢。 并且,依据节点的不同电压水平,将状态与结构两方面对综合脆弱性的影响偏重进一步量化。
故本文定义元件综合脆弱性如下:兼具扰动对节点电压水平及支路传输能力的影响和节点/ 支路退出运行对网络拓扑结构完整性及正常运行状态影响的双重特性。 可见,本文对应的状态脆弱指标不仅考虑传统指标中的脆弱趋势变化快慢,而且有效结合了脆弱裕度对元件状态的影响。 同时,状态与结构两方面对综合脆弱性的影响不再是简单的线性相乘处理,而是基于节点电压水平,采用权重因子统筹兼顾。
本文基于元件与系统相互影响作用的客观事实,运用启发式能量函数及节点功率平衡等式建立改进后的静态能量函数模型。 将节点能量相对电压幅值的变化率与能量裕度相结合,提出更贴近实际工程应用的节点状态因子指标;基于电力系统小世界特性识别方法,依据“发电-负荷”节点对间功率对线路占用比重,综合不同节点发电容量和负荷水平影响,应用电气介数进行结构脆弱性的分析。 根据状态和结构两者脆弱性分析方法在不同节点电压水平下对节点综合脆弱性的影响差异,提出相应的权重因子进行更有效的脆弱模型构建,根据所提综合脆弱评估指标辨识系统的薄弱环节,进而有针对性地补偿改进。 通过IEEE 30 节点系统仿真分析验证所提指标的实用性与可行性。
1 脆弱性模型构建
1.1 节点能量函数模型修正
传统的电力系统能量函数综合考虑与有功功率平衡有关的电压相角及与无功功率有关的电压幅值,建立静态能量函数模型[16]。
节点能量函数的基本公式为:
其中,δ、U和 δs、Us分别为系统的初始状态和当前运行状态的值。
分别将有功功率部分对电压相角积分,无功功率部分对电压幅值积分,可得到在当前状态下的静态能量函数:
其中,Gij、Bij分别为节点i、 j之间的电导和电纳;Ui、Uj分别为节点i、 j的电压幅值;δi、δj分别为节点i、 j的相角;PLi、QLi分别为节点i的有功、无功负荷;n为系统节点数。
事实上,特别在节点状态脆弱性评估中,无功水平即电压水平对节点运行状态起着决定性作用。 然而,式(1)中节点能量同时受到无功水平及有功出力波动的双重影响,故易造成能量增幅较大的节点受到有功出力的误导。 实际系统中,致使自身电压水平较高的节点(特别是发电机节点)也被误判为较脆弱的节点,会导致该指标的误分类,与客观运行状况不符。 基于此,在能量函数式(1)中剥离有功及相角的影响可以使结果更贴近实际,避免出现误分类。 由此将式(1)改进如下:
得到更适用于状态脆弱性指标评估的节点静态能量函数:
1.2 电气介数模型
本文采用的电气介数指标通过求解电路方程来计算各“发电-负荷”节点对间电流元对各节点的占用情况,量化了各节点在全网潮流传输中的贡献值大小,更符合电力系统的实际物理意义[17]。
根据节点电气介数原理,节点电气介数定义如下:
其中,Wa为发电机节点a的权重,取发电机额定容量或实际出力;Wb为负荷节点b的权重,取实际或峰值负荷;G和L分别为发电机节点、负荷节点集合;I(a,b)(i,j)为节点a、b之间注入单位电流源后在支路i-j上产生的电流。
2 脆弱性指标构建
2.1 状态脆弱性指标
根据本文脆弱性指标的新定义,节点的状态脆弱性不仅考虑能量相对于电压幅值的变化趋势,也应将其与节点状态的水平即裕度指标相结合。 将当前运行状态下的节点静态能量E0与电压稳定临界点(PV曲线中的鞍结分岔点定义为电压稳定临界点)对应的能量Ecr的差值绝对值作为节点状态裕度指标:
节点能量与电压和无功注入间的相互关系反映了节点自身运行状态的变化趋势。 由式(4),将节点i的能量Ei对电压幅值Ui的一阶偏导作为趋势指标:
当Sn(i) ≥0 时,说明当前电压水平尚能承担此时的传输任务,节点鲁棒性较强;当Sn(i)< 0 时,则节点能量随节点电压降低上升,脆弱趋势较为明显。 当Sn(i)值越小时,说明节点对负荷增长的耐受能力越弱,表现出更为明显的脆弱趋势。 因此Sn(i)可以借此找出对系统扰动反映灵敏的节点,物理意义明确。
由上述,状态脆弱性应综合考量灵敏度与裕度2 个指标,于是定义以下状态脆弱性指标因子:
修正后的状态脆弱性指标值越小,表明相对而言更易受外界扰动的影响,鲁棒性较弱,节点电压更容易接近其极限崩溃点,表现出更强的脆弱性,若不采取及时的措施,可能达到电压临界值而导致系统崩溃;反之状态脆弱性指标越大,表明相对而言其更能抵御外界的干扰影响,表现出了较强的鲁棒性,脆弱性表现较弱。
2.2 结构脆弱性指标
由上述电气介数的概念和物理意义,将式(5)中βi定义为节点的结构脆弱性评估指标。
该值反映出了全网不同节点间潮流传输对节点的占用情况,量化了节点在全网中的潮流传输。 该指标越大,表明其在全网潮流传输中越活跃,在拓扑结构上的重要程度更高。
2.3 改进后节点综合脆弱性评估指标
近些年来,国内外研究发展成果往往没能准确有效地兼顾实时状态参数与自身结构固有特性。 传统的综合脆弱性指标如下:
采用上述指标对各标准系统及实际系统的仿真分析表明,所提节点综合脆弱性评估指标存在各因子对综合脆弱性的影响效应及比重考量中的不合理性和盲目性问题。 实际电力系统运行中,系统运行过程中的故障情况大部分是由于外界的扰动造成的短时过电压、过电流现象,主要受到状态作用影响。 然而当系统绝大部分系统节点固有电压水平较高时,元件的综合脆弱度更应与其在网络中的重要程度联系起来考量。 单纯地将状态与结构两方面线性计算与实际系统运行情况不符。
因此在综合脆弱性指标中,状态与结构指标应该采取不同的权重因子进行评估,但式(10)未能考虑权重的影响。
针对上述指标的不合理性,在对状态与结构指标进行归一化处理后,提出改进后的基于节点电压水平的综合脆弱性评估指标:
其中,Tn(i)、 βi分别为节点状态脆弱因子和结构脆弱因子;wn为节点在不同电压水平下对应的不同权重因子。
对IEEE 30、IEEE 57、IEEE 118 节点标准系统及实际系统仿真分析,基于改进后的综合脆弱性评估方法,采用逐步减小区间差值的逼近方法,对得到的脆弱性指标曲线进行最优选取,并进行分析验证,定义了节点在不同电压水平下的权重因子wn如表1所示,其中Um是实际电压值与基准电压值的比值。
新的综合脆弱性指标将系统的潮流分布及电压幅值统一到能量框架下,科学地结合灵敏度与裕度两方面,将元件自身运行状态、固有拓扑结构以及预想扰动与故障冲击影响量化。 其不再是仅仅将状态与结构两者简单线性考虑,而是兼顾元件自身与系统其他部分的相互影响,多角度考察特定电气参数或拓扑参数对系统整体运行的作用,使综合脆弱性评估结果进一步贴近工程实际。
3 算法仿真
3.1 算法流程
a. 根据式(4)建立节点静态能量函数模型;
b. 利用牛顿-拉夫逊潮流算法计算初始负荷下的系统潮流分布;
c. 由式(4)、(7)、(8),运用连续潮流法CPF(Continuation Power Flow method)计算不同负荷增长率情况下的节点状态脆弱性指标;
d. 根据式(5),基于IEEE 30 节点系统自身固有拓扑结构参数计算各个节点的结构脆弱性指标;
e. 根据式(11)计算各节点在不同运行条件下的综合脆弱性指标;
f. 对综合脆弱性指标大小进行排序;
g. 进一步将本文综合脆弱性指标与传统线性相乘方法仿真结果进行对比分析。
3.2 状态脆弱性指标分析
分析基于IEEE 30 节点系统结构与运行数据。考虑到实际电网中的负荷增长情况,分别选取负荷水平为 λ = 0、λ = 0.1、λ = 0.2 这3 种情况进行对比分析,分别代表负荷为基态水平、负荷增加10 %、负荷增加20% 这3 种负荷模式。 除了基态外,另取2 种负荷增长模式的目的是分析电网中可能的负荷变化对系统运行状态变化趋势的影响。
从整体分析,随着负荷水平的增大,节点状态脆弱因子数值整体呈现减小趋势,由以上理论分析可知其状态脆弱性程度也有一定的加深,脆弱节点范围扩大。 因为伴随着负荷的增长系统能量变化灵敏度相对增加,而节点能量裕度也进一步减小,系统鲁棒性减弱,抵御外界干扰能力下降,表现出逐渐增强的脆弱性。
具体分析可知,节点2、3、4 在不同的负荷水平下均表现出了较其他节点更为明显的脆弱性,由IEEE 30 节点系统分析,这几个节点是系统中主要的几个等效发电机及附近变压器,承担着向整个电网注入电能的任务,当负荷发生变化时,这些节点需立即增加出力和传输以维持系统潮流平衡,因此能量变化较大,对系统扰动反应灵敏,在整体电压水平均较正常的情况下表现出比其他节点更明显的脆弱趋势;节点6 在负荷增长时脆弱程度明显加深,体现了其状态脆弱性受负荷增长的影响也较其他节点更为敏感。
为更清晰表现出各节点状态脆弱性指标及其受负荷增长影响,绘制节点状态脆弱因子分布曲线如图1—3 所示。
3.3 结构脆弱性指标分析
根据系统固有元件对系统脆弱性的影响,将30节点的电气介数数据作图如图4 所示。 结构脆弱因子综合考虑所有发电和负荷节点的权重,将节点在全网潮流传输中的贡献量化,有效反映了节点的承载能力及其在网络中的活跃程度。
由图4 所示节点结构脆弱因子曲线图可得出,节点6 表现了较为突出的重要性。 分析IEEE 30 节点系统图,节点6 靠近2 个变压器支路,为主干变压器支路节点,若发生故障或退出运行,将导致发电机节点5、8 功率无法向中部负荷传输,此时若系统不采取切负荷措施,将造成全网潮流大幅转移,给其他部分的节点和支路迅速、大幅加重负担,大量支路将因过载而退出运行,最终将导致灾难性电网事故的发生,因此它们的结构上表现出非常显著的脆弱性;节点2 则是重要的发电机节点,直接担负功率注入的任务,若此节点退出运行,全网负荷供应将受到较大影响,并将导致系统内潮流无法平衡而出现崩溃现象。
3.4 综合脆弱性指标分析
由上述综合脆弱性计算改进方法得出更为贴近实际的综合脆弱度指标,如图5 — 7 所示。
综合脆弱因子指标值越小,表征该节点不仅在运行状态上比其他节点对电网扰动的反应更为灵敏,同时其在网络拓扑结构中的重要程度也很高,若该节点受到扰动或发生故障退出运行,对系统其他部分的影响更大,节点综合脆弱性更显著。
节点6 综合脆弱性表现较强。 其电气介数数值上较大,而状态脆弱性表现在基态负荷下虽然没有那么强烈,但其受负荷增长影响较大,当负荷增长到20 % 时,其脆弱性表现达到最强,变化较为明显,也体现了状态因子对综合脆弱度的修正作用;节点4在不同负荷水平下均表现出了较强的综合脆弱性,是整个电网的主要功率来源,当负荷发生变化时,这些节点需立即增加出力和传输以维持系统潮流平衡,因此比其他节点更容易受系统扰动影响;结构上,节点4 是发电机节点2 的唯一直接相连的负荷节点,承担着区域间的电能传输的关键职能,表现出较高的重要度;节点26 随着负荷的增长,综合脆弱性数值居高不下,表现出了较强的鲁棒性,分析IEEE 30 节点系统图可知其位于系统末端节点, 且有无功补偿装置,受外界扰动影响较小,退出运行对潮流分布的负面作用较弱。
3.5 对比论证
将本文的权重因子改进方法与文献[18]中传统的线性综合性评估方法进行比较分析,以进一步论证本文方法的合理性与优越性。 以IEEE 30 节点系统在基态负荷水平为例进行对比,2 种方法脆弱节点排序如表2 所示。
对比2 种方法的结果并结合IEEE 30 节点系统图分析可知,本文方法所评估出的脆弱节点大多是发电机节点或承担重要传输任务的联络节点,此类节点受网络潮流变动影响较大,同时对负荷变化也更为敏感,且在潮流传输中贡献值更大,故易表现出强于其他节点的脆弱性。 而传统方法评估的脆弱节点大多只是单纯状态脆弱性排序靠前,而未与结构重要度有效地结合[19,20]。 可见,未考虑权重因子的综合脆弱性评估更易受运行状态主导影响,造成了脆弱节点一定程度上的误分类,与实际情况不符。
4 结论
本文改进了静态能量函数在状态脆弱性指标计算中的应用,并将变化率与裕度结合起来进行考虑,使其更加符合实际电力系统运行规律。 在综合脆弱性指标的构建中,引入权重因子,既兼顾了状态与结构两方面的共同作用,又使其有所侧重与突出,结果更贴近生产实际。 根据仿真分析结果得到如下结论。
a. 对状态脆弱性的分析综合考量变化率与裕度2 个因素的作用,并剥离了对系统影响相对较弱且对分析有负面效应的有功及相角,使状态脆弱性指标更为完善。
b. 本文所采用的综合脆弱度指标不仅考虑运行状态与系统固有结构之间的互补作用,而且在此基础上量化了两者对综合脆弱性的贡献值,使指标结果更贴近实际。
c. 较之于其他脆弱性评估方法,本文提出的方法更为全面,物理意义上更为清晰,综合考虑了多个量对结构的共同影响作用,更为准确地反映了系统中的脆弱节点。
d. 本文所提指标基于基本的静态潮流,可在实际系统潮流计算中得到,方法便捷,思路清晰,静态能量函数模型计算速度较快,有望应用于工程生产实践中。 所得的脆弱性指标可直观地进行定量分析,有助于工作人员高效地筛选出系统脆弱环节并判断脆弱程度。
摘要：从静态能量函数模型角度出发,考虑节点当前运行状态下能量相对于电压的变化率及其运行水平与临界运行状态的距离,提出一种改进的状态脆弱性指标。基于节点的固有网络参数,应用电气介数模型构建结构脆弱性评估指标。依据节点受外界不同因素影响而表现出的节点电压水平高低程度,提出综合状态和结构且考虑两者权重因子影响的综合脆弱性评估指标,使之能更全面准确地定位系统中的薄弱环节。IEEE 30节点系统的仿真分析验证了所提指标的可行性和实用性。
关键词：电力系统,能量裕度,能量变化率,电气介数,权重因子,节点综合脆弱性
眉山电网节点脆弱性分析 篇2
一、节点状态脆弱性分析
本研究报告的仿真结果基于眉山电网2013年丰水期大方式运行参数, 此种运行方式下眉山电网的负荷状态已为各厂站本年度的最大负荷水平。考虑到眉山电网未来可能实现的负荷增长, 并结合节点脆弱性的分析方法, 对2013年丰水期大方式下的运行数据进行仿真计算时, 取负荷水平为λ=0, λ=0.1, λ=0.23种情况进行对比分析, 分别代表负荷为基态水平、负荷增加10%、负荷增加20%3种负荷模式。
1.基态负荷水平 (λ=0) 下的节点状态脆弱性分析
在负荷水平为基态时, 2、1、4、6、5、3、7、8、10、11号节点相对其他节点表现出了相对较强的状态脆弱性, 分别对应川眉兰店35、川眉金象110、川眉青竹35、川眉爱兰T110、川眉青竹10、川眉兰店10、川眉士达110、川眉铝城110、川眉车辆厂110、黑龙滩。这些节点集中在眉山电网等效拓扑图的西北方, 均与220k V变电站爱国相连。值得注意的是, 爱国这一变电站的高压侧点与低压侧点也在节点状态脆弱性排序表前列, 究其原因, 可看出爱国这一变电站与眉山地区重要的工业区—修文二期直接相连, 承担了较重的负荷以及能量传输任务, 为全网变电任务最重的220k V站点之一, 故其能量波动较大易呈现脆弱趋势。川眉士达110、川眉铝城110, 川眉思蒙10等站点均直接与爱国变电站相连, 容易受到爱国站影响而引发能量波动, 故易显现出脆弱趋势。
川眉兰店35、川眉兰店10和川眉青竹35、川眉青竹10均为带负荷的变压器低高压侧节点。该类节点呈现出较强的脆弱趋势, 究其原因, 一方面其自身与配网联系紧密, 配网运行条件相对输电网更为复杂, 故上述站点更易受配网负荷扰动的影响;另一方面其承担的负荷量较重, 且与全网变电任务较重的220k V站点爱国间接相连, 故其易受输电网能量波动的影响。
这些节点都集中在同一区域, 由于该区域内川眉灵石10、川眉东馆 (110k V侧) 、龙兴、广济、象耳、多悦等绝大多数站点均设有无功补偿装置, 可以保持电压稳定, 因此它们有维持自身平衡的能力, 在电网其他部分受到扰动时不易受到影响, 显现出较为坚强的状态。
2.负荷水平增长10% (λ=0.1) 时的节点状态脆弱性分析
对比基态负荷水平状态的排序表可看出, 负荷水平增加10%时的节点状态脆弱指标值有所减小, 但相对排序基本不变。说明系统负荷稍微加重后, 节点状态脆弱性加深, 但各等效电源点出力相应增加, 加上系统内无功补偿点较多且补偿容量充足, 眉山地区电网尚能维持网内潮流平衡。与初始负荷水平的结果相比, 较坚强节点范围和相对排序基本不变, 但脆弱指标值普遍减小。说明系统负荷稍微加重后, 节点状态脆弱性加深, 但各电厂相应增发, 加上系统内无功补偿点较多且补偿容量充足, 该区域电网尚能维持供需平衡。
3.负荷水平增长20% (λ=0.2) 时的节点状态脆弱性分析
(1) 节点状态脆弱因子均呈减小趋势, 说明节点状态脆弱性随负荷水平增长而加深。
(2) 部分节点间的相对排序发生了变动, 这是由于负荷需求改变后, 发电机出力和系统的潮流分布相应变化, 并不是简单的线性关系。
系统运行状态改变, 节点的脆弱性会随着改变, 大多数节点的状态脆弱性随着负荷的加重而逐渐加深;但各个节点状态脆弱性指标均呈现正值, 可见在不同负荷水平下地区电网中各等效节点的运行状态均表现出较强的鲁棒性;节点在某一运行状态下被评估成为脆弱节点并不代表在任何运行条件下它都是脆弱的。
因此运行人员在判断节点是否脆弱时应是在当前运行条件下来判断或是在预想运行条件下进行预测。
4.眉山地区电网优化控制方案探讨
4.1投切电容器, 补充无功功率
对综合脆弱性排名靠前的节点, 在该节点处或其相连的变电站进行无功补偿即投切电容器, 补偿前后的节点综合脆弱性指标值见表1。
对综合脆弱性排名靠前的线路, 选取其相连的变电站进行无功补偿即投切电容器, 补偿前后的支路综合脆弱性指标值见表2。
由表2的结果可知:3种投切方式下均能在一定程度上改善排序靠前的节点和支路的脆弱性。
14号节点 (爱国) 和35号节点 (天井坎) 均是眉山地区主干输电网架的220k V站点, 变电任务较重且拓扑结构中重要度突出;33号支路 (川眉渔洞—天井坎) 和26号支路 (川眉槽渔滩—川眉洪川) 均连接全网为数不多的发电厂节点, 支路上潮流变化较大且敏感, 若其退出运行将影响天井坎乃至整个眉山西部电网潮流平衡。但由于眉山地区电网整体运行水平较高, 综合脆弱性排名靠前的节点和支路仅是相对脆弱。基于以上分析, 投切电容器补偿无功对减轻支路的脆弱性只能在一定程度上有效, 并不显著。
接下来再对比一下改造线路对降低线路过载的风险的效果。
4.2增建线路, 改变电网结构
鉴于综合脆弱性排序靠前的支路基本都是单回线路, 因此考虑在这些支路上增加一条线路, 即改为双回供电。仿真尝试了几种增加线路的方式, 发现对改善眉山地区电网的脆弱性也能起到一定程度上的作用, 结果见表3。
结语
综上所述, 尝试投切电容器和增加线路这两种方案均只能在一定程度上改善眉山地区电网的脆弱性。究其原因, 眉山地区电网自身网架结构较为坚强, 加上运行方式规划合理, 系统内电厂出力充足, 同时无功补偿点及补偿容量配置合理、充足, 眉山地区电网基本能够维持网内潮流平衡, 总体来说已经是比较坚强的电网。
摘要：地区电网的安全可靠是保障本地电力用户用电的基础。电力系统脆弱性评估能够对电网在设计和运行中存在的隐患进行评估, 揭露运行中的电力系统存在的薄弱环节, 及其对于扰动事件的敏感程度, 同时挖掘电网元件可靠运行潜力, 并结合仿真结果为地区电网提供切实可行的参考方案。本文基于眉山电网脆弱性分析的基础上, 提出有效解决对策, 来保证整个地区电网安全、可靠运行, 并获得更大经济效益。
关键词：眉山电网,脆弱性,负荷水平
参考文献
[1]唐桃波, 夏云非, 鲁文, 等.美国近年的停电事故及对我国电力系统安全稳定运行的启示[J].电力建设, 2003, 24 (11) :2-4.
[2]张保会.加强继电保护与紧急控制系统的研究提高互联电网的安全防御能力[J].中国电机工程学报, 2004, 24 (7) :1-6.
节点综合脆弱性 篇3
“脆弱性”是指某事物因受到外力容易破碎的性质或某事物本身具有不稳定因素而造成该事物的不稳定性、不坚强 性以及易消亡性[1]。脆弱性最早出现在20世纪60年代末的自然灾害研究中,随着该理论和方法的不断发展,脆弱性研究也逐渐扩展到经济学和社会学领域,并作为当代人地相互作用机制研究的一种新的分析方法而备受关注[2]。在脆弱性研究领域中社会脆弱性的探讨相对较为薄弱,然而,在当今人地关系矛盾日益激化、社会问题频发的形势下,社会脆弱性研究的重要性已日益凸显[3~7]。本文认为社会脆弱性是指社会系统在内外扰动因素相互影响作用下所表现出来的敏感性、应对能力以及恢复能力的综合程度。
湖南省老工业基地目前正面临艰巨的搬迁改造任务,如何妥善解决老工业基地的社会民生问题是其老工业基地实现科学发展的关键[8、9]。借助计量学的方法对湖南省老工业基地社会脆弱性进行定量分析,选取多项重要指标对其7个老工业基地城市分别作出社会脆弱性综合评价和比较研究,以期为湖 南省建立 科学的老 工业基地 调整改造 机制提供 可靠依据。
一、湖南省老工业基地社会脆弱性成因与特征
( 一) 湖南省老工业基地社会脆弱性成因
老工业基地是指从建国初期到“三线”建设结束这一时期内,在湖南省形成的以重工业为主导、具有一定总量规模、国有经济相对集中、对于经济发展做出过突出历史贡献的工业城市。湖南省有长沙、株洲、湘潭、衡阳、邵阳、岳阳和娄底7个老工业基地城市,它们最初都依托自身资源优势而发展起来,但随着新型城市化的快速发展和后工业时代的到来,这些城市不仅面临着生态和经济的压力,更面临着社会脆弱的问题。
( 二) 湖南省老工业基地社会脆弱性特征
湖南省老工业基地城市由于历史和现实的一些原因,其社会脆弱性存在一定的特殊性,主要表现在以下几个方面:
1.城乡社会保障体系亟待完善。其中问题型老工业基地尤为严重,其矛盾主要集中在社会经济体制的遗留问题和经济转型时产生的矛盾问题上。目前,私营企业、个体工商户业主及其从业人员以及灵活就业人员参保率低,扩面潜力很大,但缺乏强有力的政策支持。农民工社会保险停滞不前,农村社会保险仅有“新农合”全面开展,“新农保”刚刚起步。社会保险各项制度间缺乏有效衔接,社会保险统筹层次较低, 基金调剂能力差,社会保险关系在区域之间、制度之间流转困难。养老保险基金缺口大。医疗卫生体制和药品流通体制 改革进展缓慢,医疗费用居高不下,医疗保险收支矛盾较为突出,参保职工个人负担偏重。
2.教育、卫生、文化等公共设施和公共服务供给不足和分配不均。教育发展城乡之间发展不均衡,城区中小学办学条件、师资普遍好于农村,农村中小学办学条件相对简陋,师资力量相对薄弱。公办和民办学校之间发展不均衡,重点中小学和普通中小学发展不均衡;卫生事业发展滞后,投入严重不足。从全国来看各地在改革和发展过程中只重经济增长, 忽视社会事业,对卫生事业投入不足的现象普遍存在。农村卫生基础薄弱,群众“看病难、看病贵”的问题突出,疾病预防控制形势严峻。
3.人才队伍建设相对落后。首先 ,表现在人才结构不合理,人力资源结构与从业人员结构不对称,城乡结构和就业结构的变化仍滞后于工业化进程。其次,老工业基地的人才流失和人力资源大量外流问题严重。多数问题型老工业基地位于我国的人口净迁出地区,一方面,没有高技术人才来支撑相关产业的研发,就没有当地产业的自主创新与健康发展;另一方面,没有足够的普通劳动者就无法充分发挥和提升城镇的职能。
4.工业遗产保护不够。工业遗产保护观念淡薄。工业遗产的价值尚未得到广泛认可,尚未将工业遗产保护纳入文化遗产保护范畴,缺乏对工业遗产的总体评价。目前诸多老工业基地城市工业遗产正面临着毁坏和遗弃以及掠夺式开发导致的严重威胁。 不断延续的工业活动迫使工业遗产与不断向前发展的生产方式相适应,新技术、新工艺的不断开发应用和产品迅速地更新换代也使工业遗产更为脆弱,极易受到损害。
二、老工业基地社会系统脆弱性评价
( 一) 评价指标体系构建
本文就湖南省老工业基地社会系统脆弱性指标体系选取经济水平、就业情况、教育水平、社会保障、卫生条件和基础设施六个一级指标,每个一级指标下再选取二级指标共15个,运用层次分析法将各个指标赋予权重( 见表1) 。
( 二) 评价模型
由于各指标的量纲、数量级及指标的正负向均存在差异,采用极差标准化法对初始值标准化,指标根据性质正向运用公式( 1) 和负向运用公式( 2) 进行标准化。
社会系统的脆弱性( V) 是通过系统对各种扰动的敏感性 ( S) 和应对能力( R) 表现出来的 ,是两者的函数 ,即V=S/R。该函数表示,系统敏感性越强,社会脆弱性越大;应对能力越强,脆弱性越小。
( 三) 评价结果与分析
目前,关于社会系统脆弱性评价的研究较少,对社会系统脆弱程度的等级划分尚没有统一的标准,本文在借鉴相关研究的基础上,把社会系统脆弱性划分为五类,按照脆弱性指数的大小依次分为:低脆弱、较低脆弱、中等脆弱、较高脆弱和极度脆弱( 见下页表2) 。
从湖南省2013年统计年鉴上查找相关数据,并对不同初始值进行标准化处理,结合层次分析法得出的权重值,分别计算湖南省7个老工业基地城市社会脆弱性指数。进而依据社会脆弱性等级划分标准来判断各老工业基地城市社会脆弱性程度( 见表3) 。
1.极度社会脆弱城市 :衡阳、娄底和湘潭。 这三个城市由于敏感性大于应对能力,呈现出极高的社会脆弱性。三市普遍存在居民消费能力比较低、城镇失业率偏高、单位GDP能耗较高和基础设施落后等问题,衡阳尤为突出,其社会脆弱程度在湖南省7个老工业基地城市中最高。
2.较强脆弱:株洲。株洲经济发展水平较高 ,但对经济和社会发展工业的依赖程度较高,教育投入和基础设施建设方面也不具备优势,因而存在较强的脆弱性。
3.中等脆弱城市:岳阳、邵阳。岳阳虽然在经济条件、教育水平和社会保障方面具有优势,但是其对工业的依赖、单位GDP能耗以及平均房价方面所造成的社会系统敏感性 ,使其处于中等脆弱状态。邵阳虽然在经济方面处于全省较为落后的状态,但是,其在教育和社会保障方面做得较为出色。因而其脆弱性处于中等程度。
4.较低脆弱城市:长沙。 长沙作为湖南的省会城市,在自身发展潜力和外在机遇方面都具有优势。社会系统敏感性较弱, 且应对能力强,在7个老工业基地城市中社会脆弱程度最低。长沙是湖南经济社会发展的龙头,社会脆弱性问题也不容忽视。
三、结论
节点综合脆弱性 篇4
电力系统的电压稳定性问题一直是电力工作者潜心致力研究的重要课题之一。特别是近年来, 各国电网接连发生了多起与电压崩溃有关的严重事故[1,2,3], 使得电力工程师和学者们更加关注电网电压稳定问题。其中, 静态电压稳定分析方法[4,5]是一类重要的电压稳定分析途径, 是目前应用较为广泛的一类方法。在此基础上, 学者们提出了一系列用于表征电力系统电压稳定性的指标[4,5,6,7,8,9,10,11,12,13]。然而, 由于每种指标都与某种因素强相关, 如有功或无功负荷等, 单一指标提供的信息有一定的局限性, 利用不同指标对节点进行排序的结果也往往相差较大。此外, 有学者提出利用赋予权重的方法将多种电压稳定指标综合成一种指标, 用于节点的电压脆弱性排序[12,13]。其中, 权重选取往往凭借决策者的经验, 具有很强的主观性。而且, 目前与节点电压脆弱性有关的研究都是从电压稳定分析的角度出发, 未考虑节点本身的一些相关信息。因此, 如何客观、全面地评估电网节点的电压脆弱性, 进而辨识系统薄弱环节尚需进一步研究。
本文提出一种多准则综合节点电压脆弱性评估方法, 通过引入超效率数据包络分析 (SEDEA) 模型, 将多种电压稳定指标结合起来, 同时参考了负荷节点重要性的信息, 形成一种综合评估节点电压脆弱性的方法。本文还考虑了离群点检验的问题, 使方法更全面、实用。以江西电网为例进行仿真研究, 结果表明所提方法具有较强的客观性和全面性。
1 SEDEA模型
1.1 数据包络分析简介
数据包络分析 (data envelopment analysis, DEA) 是一种多准则评价方法, 由美国运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper等人于1978年提出[14], 可用于评价同类型的具有多个投入指标和多个产出指标的部门或单位 (称为决策单元 (DMU) ) 之间的相对有效性。
DEA是以效率指数E来评价DMU的有效性的。在传统的CCR (Charnes-Cooper-Rhodes) 模型[15]中, E的取值不能大于1, 所有E为1的DMU都被认为是有效的。在此基础上, 有学者提出了改进模型———SEDEA模型[16]。利用SEDEA模型对DMU之间的相对效率进行评价, 可以在无效DMU的E值保持不变的前提下允许有效DMU的E值大于1, 从而可以实现对所有DMU相对效率的排序。本文将采用SEDEA模型进行评估。
1.2 SEDEA模型
假设有n个DMU, 每个DMU有m个输入指标和s个输出指标。其中:输入指标是成本型指标;输出指标为收益型指标。显然, 输入指标越小, 输出指标越大, 则DMU的效率越高。对DMUi, 定义效率指数为:
式中:yij为DMUi的第j个输出指标;yi为输出指标向量;uij为输出指标的权重;ui为输出指标权重向量;xik为DMUi的第k个输入指标;xi为输入指标向量;vik为输入指标的权重;vi为输入指标权重向量。
现以DMUi的效率指数Ei为目标, 以除DMUi以外的所有DMU在DMUi指标权重体系下的效率指数Er≤1 (r=1, 2, …, i-1, i+1, …, n) 为约束, 以DMUi的所有输入、输出指标的权重为变量, 构成以下分式规划模型:
通过求解以上分式规划模型, 可以获得一组DMUi的指标权重ui=[ui1, ui2, …, uis]T和vi=[vi1, vi2, …, vim]T, 在该组权重下取得其最大的效率指数Ei。对所有DMU均求解以上模型, 即可获得每个DMU的最大效率指数, 以此作为综合评估各DMU效率高低的依据。
为求解方便, 一般将上述分式规划模型转化为线性规划模型求解[17]。令ti=1/ (viTxi) , ωi=tivi, μi=tiui, 则式 (2) 转化为:
分式规划模型 (式 (2) ) 与线性规划模型 (式 (3) ) 是等价的, 前者更能反映出DEA方法的本质, 后者则更容易求解。
1.3 DEA的实质及适用性
DEA方法的实质是:利用多个指标构建一个评估DMU总体性能的综合指标E, 并通过数学规划模型求取各指标的权重, 该权重组合使该DMU取得它相对其他DMU可能取得的最大的E值。最后, 再对所有DMU可能取得的最大的E值进行比较, 从而对DMU进行排序。DEA方法的目的在于, 使所有DMU在尽可能体现自身特点的基础上对DMU进行比较排序, 使评估结果更为有效, 且避免了主观选取权重的缺陷, 增强了客观性。
DEA模型实际上并不要求输入、输出指标分别具有成本、收益的含义, 输入、输出指标只需与综合指标E的特性分别相同或相反即可。因此, DEA对一般的评价问题是完全适用的。事实上, DEA已被广泛运用于经济学、社会学、工程学等诸多领域的评价问题;也已有学者将其引入电气工程领域中解决电力系统相关问题[18,19,20]。
2 多准则综合电压脆弱性评估方法
2.1 总体框架
本文所提出的多准则综合节点电压脆弱性评估方法建立在SEDEA模型的基础上。这里, 将每个负荷节点看成一个DMU, 效率指数E作为评价该节点脆弱性的综合指标。从已有的电压稳定指标中选取一系列反映节点静态电压稳定性的指标, 并将这些指标转化为极大型 (指标的值越大, 节点的电压稳定性越强) , 以此作为输入指标;建立一系列反映节点本身在电网中的重要程度的极大型指标 (指标的值越大, 节点在电网中的越重要) , 将其作为输出指标。定义效率指数E为负荷节点的相对电压脆弱性指标 (RVVI) , 其物理含义是, 电压稳定性越弱、对电网而言越重要的节点, RVVI的值越大, 即该节点被认为是越薄弱、越需要重视的关键节点。所提综合评估方法不仅从电压稳定的角度分析了节点的脆弱性, 还考虑了节点本身的信息, 具有一定的现实意义。
在求解式 (3) 时, 可能出现某些指标权重趋近于零的情况。这意味着某些指标在评价体系中将失去作用。为此, 可将指标的权重限制在一定范围内[21,22]。在本文中, 对输入指标的权重作如下限制:
2.2 输入和输出指标的选取
2.2.1 输入指标的选取———电压稳定性指标
有功功率—电压曲线和无功功率—电压曲线是静态电压稳定分析的重要研究工具。从这两类曲线中分别可以推导出一系列反映负荷节点电压稳定程度的指标。
图1为一典型的节点有功功率—电压曲线。其中, 点A为系统当前运行点, 断面传输功率为Po, 节点电压为Vo。点B为系统的极限运行点, 越过该点将发生电压失稳, 此时的断面传输功率为Pcr, 节点电压为Vcr。
本文采用以下基于有功功率—电压曲线的电压稳定指标[4,5,6,7,9]。
1) 绝对有功裕度指标:
2) 相对有功裕度指标:
3) 电压变化指标:
该指标是极小型指标, 因此, 将其取倒数使之转化为极大型指标:
图2给出的无功功率—电压曲线反映了无功补偿装置的无功功率Qc与电压的关系。其中, 点A为系统的当前运行点, 点B位于曲线底部, 是电压稳定的极限点, 其注入的无功功率为Qcr (为负值) 。
本文采用以下基于无功功率—电压曲线的电压稳定指标[4,5,8]。
1) 无功裕度指标:
2) 无功灵敏度指标:
由上可知, 所选取的5种电压稳定性指标 (包括转化后的电压变化指标) 均为极大型指标, 且能较为全面地反映有功功率、无功功率与电压稳定性之间的关系。
2.2.2 输出指标的选取———节点重要性指标
可从两个方面来说明一个负荷节点对电网运行的重要程度:节点所带的负荷以及节点在电网中所处的位置。
各节点所带的负荷量Pi可直接作为节点重要性指标之一。为避免节点所带负荷量在综合评估中占据主导地位, 而忽视了电压稳定性接近极限的次要节点, 可以考虑在指标均值不变的条件下减小Pi的标准差, 从而减小指标的变异系数 (标准差与均值之比) 。得到如下修正的负荷指标Pi, rev:
式中:n1为待评估的节点数;d为与Pi相比, Pi, rev标准差缩小的倍数, 在本文中, 取d=4。
对于节点在电网中所处的位置, 可以以节点所连接的支路数来衡量节点的重要程度 (所连接支路数多意味着更重要) 。由此, 定义节点的拓扑结构指标为:
式中:l为节点所连接的支路数;c为节点连接系数, 其取值将影响拓扑结构指标的标准差, 本文取c=0.2。
2.3 离群点的检验
离群点指的是少数具有极端输入或输出变量值的DMU。这些极端的数值常常是由某些特殊情况造成的, 并会干扰其他DMU的效率评价结果[23]。
在本文研究中, 以下两种情况可能导致一个节点的RVVI的值异常偏大: (1) 情况1, 该节点确实是电压脆弱程度很高的节点; (2) 情况2, 由于某些原因, 该节点的少数指标值异常, 其余指标均正常, 根据DEA寻找最优权值的算法, 仍然获得了很大的RVVI值。其中, 只有情况1下的RVVI值是有意义的。为解决这一问题, 可考虑将RVVI值很大的节点看成离群点。本文取离群点判定阈值为RVVI等于2。初次评估后, 将离群点提取出来, 对剩余的节点进行再次评估, 直至不再出现新的离群点为止。最后, 再对提取出的所有离群点进行具体分析, 辨识出该节点属于情况1还是情况2。若属于情况1, 则该节点应被排在节点薄弱性排序中原来的位次;若属于情况2, 则该节点不属于需要给予关注的节点, 无须进行排序。
3 算例分析
本文以一个大型实际系统———江西电网作为算例。该电网共含10kV及其以上电压等级节点605个、发电机32台。本文将89个带负荷的220kV节点作为节点电压相对脆弱性的评估对象, 其余发电机节点、中间节点和联络线节点不予考虑。
本文利用加拿大Powertech Labs公司开发的电压安全分析软件DSA-VSAT[24]计算静态电压稳定指标, 并在MATLAB软件环境下编写SEDEA模型, 实现综合电压脆弱性评估。
3.1 离群点的检验与处理
利用SEDEA模型计算得到一组节点的输入、输出指标和RVVI值。表1给出了相对电压脆弱性排名前10位节点的各项指标值。可以看到, 节点10099和10123的RVVI值大于2, 可以判定为离群点。节点10099的绝对有功裕度指标ΔP排名为第1位, 而相对有功裕度指标KP排名为第89位, 十分靠后, 属于典型的情况2, 因此将其剔除。节点10123的各项指标排名都很靠前, 说明该节点确实是系统的薄弱节点, 属于情况1。由于离群点的存在会对其他DMU的评价造成一定的干扰, 因此, 在进行第2次计算前也应将节点10123剔除。但在最终排序时, 直接将该节点排在第1位。第2次计算的指标排名及数值见附录A表A1。可见, 剔除离群点后, 其他节点的RVVI值普遍有所增大。节点10115排名下降较多, 节点10072排名上升较多。经分析, 离群点 (如节点10099) 的存在会严重抑制与其数据特点相异的节点 (如节点10072) , 使其排名靠后;与离群点的数据特点相似的节点 (如节点10115) 虽然RVVI未受影响, 但由于其他节点的指标值偏小, 因此其排名靠前。离群点的剔除消除了这种现象, 提高了评估结果的公平性。
3.2 评估结果分析
由附录A表A1的数据可知, 利用不同的电压稳定指标获得的薄弱节点的排序差异较大, 利用单一指标进行电压脆弱性评估很可能遗漏某些薄弱节点。除排名第1位的节点10119的各项指标值均较大外, 其余节点都有一些指标的值相对较小, 而另一些指标的值相对较大。而通过求解SEDEA模型, 每个DMU均获得适合自身的权重数据, 最能反映该节点脆弱性的指标得以突出, 从而能有效地辨识出薄弱节点。
为进一步验证所提出方法辨识薄弱节点的能力, 以下对江西电网N-1故障条件下的节点电压脆弱性进行分析。利用VSAT软件进行故障扫描, 得到最严重的故障为连接节点10163和节点10129的其中一回线路 (简称线路10163-10129) 故障。为说明所提出方法的有效性, 本文以该故障为例进行分析。图3给出了线路10163-10129附近网络的单线图。节点10163与500kV网络相连, 通过节点10129与220kV网络相连。若线路未发生故障, 当全网发电—负荷成比例增长时, 由节点10163流向节点10129的有功潮流增大, 无功潮流也由负变正, 并逐渐增大。图中给出了初始运行点和极限运行点的线路潮流大小。由此可知, 通过线路10163-10129, 潮流主要由500kV网络流向220kV网络, 并向节点10129附近的220kV节点上的负荷供电。若该线路发生故障, 则这些负荷将失去重要的电源, 当负荷增长时容易发生电压崩溃, 因此, 相应的节点应为较为脆弱的节点。
故障前后工况下各节点RVVI排名见附录A表A2。可知:所有节点的RVVI值均未超过阈值2, 没有离群点, 因此, 该结果可作为最终的评估结果。表中还给出了与正常工况的评估结果相比, 该故障条件下各节点脆弱性排名的变化情况。在排名前10位的节点中排名上升较快的节点为10122, 10124, 10117和10116。这些节点恰为与节点10129电气距离最近的几个220kV负荷节点, 与定性分析获得的结论相同。由此可见, 当电网因发生故障而导致运行工况改变时, 本文所提出的评估方法能准确地辨识新的薄弱节点, 以便运行调度人员及时采取相应的控制措施。
需说明的是, 在实际中, 应当对所有的N-1故障均进行评估。最后, 薄弱节点的集合应当是所有N-1故障下的薄弱节点的并集。本文算例分析的目的只是说明本文所提方法的有效性, 因此, 本文仅详细讨论了一个故障的情况。另外, 附录A表A2中的节点10099与表1中的情况类似, 严格来说属于未检验出的情况2的离群点, 但将该点检验出来也并非是必要的, 因为只有RVVI值很大的离群点才可能对生产前沿面产生很大影响, 从而影响对其他节点的评估的公正性。附录A表A2中节点10099对其他节点的评估并不构成严重影响, 因此并不是必须剔除的。
4 结论
本文基于SEDEA模型, 提出了一种多准则综合电压脆弱性评估方法。通过仿真算例验证, 得到以下结论。
1) 所提出的RVVI综合了多种电压稳定指标的信息, 克服了利用单一指标评估电压稳定性可能遗漏某些薄弱节点的缺陷。
2) 在电压脆弱性评估中引入了反映负荷节点重要程度信息的指标, 具有现实意义。
3) 通过求解SEDEA模型, 每个负荷节点均获得了最适宜的权重, 以突出自身的脆弱性。这样既克服了凭经验为指标赋予权重的主观性, 也使RVVI能准确、客观辨识电网中的薄弱节点。
4) 在评估中根据SEDEA模型的特点, 引入了离群点的检验与处理环节, 提高了方法的准确性。