基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）

原创于 2025-12-15 07:03:09 发布 · 269 阅读

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#matlab #人工智能 #网络 #支持向量机

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💥1 概述

基于序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究

基于可靠性评估的序贯蒙特卡洛模拟法（Sequential Monte Carlo Simulation Method）在配电网可靠性评估方面广泛应用。下面我将简要介绍这种方法的研究内容。

序贯蒙特卡洛模拟法是一种基于蒙特卡洛模拟的可靠性评估方法，它克服了传统蒙特卡洛模拟中对系统所有状态进行遍历的缺点，通过选择最具代表性的状态来进行模拟，从而降低计算复杂度，并在较短时间内得到可靠性评估结果。

1. 状态抽样：从系统状态空间中抽取具有代表性的状态，这些状态可能包括线路的开关状态、负荷水平等。

2. 系统模拟：对于每个抽样得到的状态，进行系统的模拟计算，包括潮流计算、故障传输、设备状态推移等。模拟的目的是确定系统在该状态下的性能表现。

3. 可靠性指标估计：通过对所有抽样状态的模拟结果进行统计分析，估计配电网的可靠性指标，如可靠度、无功电源需求、故障年度损失等。

基于可靠性评估的序贯蒙特卡洛模拟法在配电网可靠性研究中有着重要的应用价值。通过大量的抽样和模拟计算，可以全面考虑系统的不确定性和复杂性，得到更准确的可靠性评估结果。同时，通过对不同状态的模拟计算，可以分析系统在不同条件下的可靠性表现，为系统优化和改进提供指导。这种方法在配电网规划、设备维护和运行策略等方面有着广泛的应用前景。

配电网的可靠性评估是电力系统规划、运行和维护中的一项重要内容，它关乎到供电质量、系统经济性和用户满意度。传统的可靠性评估方法往往基于确定性分析，但鉴于配电网结构复杂、随机因素众多（如设备故障、维修活动、负荷变化等），序贯蒙特卡洛模拟法（Sequential Monte Carlo Simulation, SMC或SMCS）作为一种强大的概率仿真技术，在配电网可靠性评估中展现出显著的优势。

一、序贯蒙特卡洛模拟法的基本原理

序贯蒙特卡洛模拟法是一种基于时序的随机模拟方法，通过模拟配电网元件在运行中的随机故障和修复过程，计算系统可靠性指标。其核心步骤包括：

时序状态模拟：根据元件的故障率（λλ）和修复率（μμ），生成元件的持续工作时间（TTF）和修复时间（TTR）。计算公式为：

其中，δ1、δ2为(0,1)区间的随机数。
2. 状态序列生成：通过抽样生成元件的运行状态序列（如图2所示），依次检验每个小时段的系统状态（正常或故障）。
3. 指标计算：统计故障次数、停电时间等数据，计算系统平均停电时间（SAIDI）、系统平均停电频率（SAIFI）等指标。通过多次模拟（通常覆盖多年）并取平均值，直至结果收敛。

优势：该方法保留时序特性（如负荷波动、检修计划），能精确模拟分布式电源（DG）的出力波动和孤岛运行对可靠性的影响。

二、与传统方法的对比分析

解析法（如故障模式后果分析法）：
- 优点：计算速度快，适合简单辐射型网络。
- 缺点：难以处理复杂拓扑、时序因素（如DG波动）和多重故障场景。
非序贯蒙特卡洛法：
- 优点：计算复杂度与系统规模无关，适用于大规模网络。
- 缺点：忽略时序性，无法精确模拟计划停电、负荷时变等场景，对DG接入后的可靠性评估存在偏差。
序贯蒙特卡洛法：
- 优点：可处理时序依赖性（如DG出力与负荷匹配）、混合停电场景（故障+计划停电），适用于含高渗透率DG的复杂配电网。
- 缺点：计算量大，收敛速度较慢，需通过改进算法（如对偶抽样、重要抽样）提升效率。

三、关键研究进展与创新点

综合故障与计划停电的时序排列：
- 提出两种处理方式：

分开排列：分别模拟故障停运和计划停运，合并结果（适用于独立事件）。
混合排列：在同一时间轴上生成复合状态序列（需考虑事件相关性）。

分布式电源的同步抽样方法：
- 采用基于时间轴的同步抽样（图4），同时模拟主网元件故障与DG的状态（正常/故障），分析孤岛供电的可行性。
- 案例表明，合理配置DG可使SAIDI降低30%。
算法收敛性优化：
- 定义收敛准则为样本标准差σ<εσ<ε（εε为预设阈值），通过增加抽样次数或改进方差缩减技术（如对偶蒙特卡洛）加速收敛。