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摘要：在本文之中，主要是针对了力系统相继故障研究的评述做出了全面的分析研究，并且在这个基础之上提出了下文中的一些内容，希望能够给与同行业工作的人员提供一定价值的参考。
关键词：电力系统；相继故障；分析
1 导言
人类活动规模及资源优化范围的不断扩大，提高了经济收益与资源利用效率，但也伴随着天灾人祸对电力可靠性的影响越来越复杂。统计表明，虽然电力事故的频次在下降，但后果却日益严重。各国大停电事故表明，孤立的故障一般并不会直接导致当代的电力系统大停电，但一个并不严重的故障可能通过非线性因素的反复放大而倾覆整个多米诺骨牌，而波及全球的巨大灾难则往往由事前被认为几乎不可能发生的小概率高风险事件引起。因此，相继故障越来越成为研究的热点。
2 相关研究评述
相继故障现象普遍发生在许多关键的基础设施网络中，如电力网络上的大规模停电事故、交通网络中的大范围拥堵现象、Internet网络上计算机病毒传播等。为此，许多学者针对相继故障问题展开大量的研究，并得到许多有价值的结论，通过对相继故障理论的研究，能够合理地解释现实生活中重大灾难的演化机制。有关复杂网络相继故障的研究大多是从节点属性的角度建立模型，最早的研究是基于网络介数建立负荷容量模型。研究人员等研究发现，无标度网络结构的异质性导致网络负荷分布的极度不均匀，是呈现的脆弱性的关键所在;研究人员等通过分析影响网络鲁棒性的临界点，提出有效地预防无标度网络节点大规模连锁崩溃的保护措施。然而，计算介数必须要了解网络的全局信息，由于一些现实的网络系统规模庞大、结构复杂，很难获取全局信息。针对于此，研究人员等从网络拥塞的角度提出节点负荷新的定义方式，并对导致相继故障发生的一系列影响因素展开详细分析，基于节点剩余容量的负载重分策略，建立了一个无标度网络的相继故障模型；研究人员等基于节点度函数和超负荷节点局域择优重新分配原则建立相继故障模型。为了有效解决实际问题，王皓构建Web服务交互网络演化模型，基于两种引发相继故障的策略，研究服务网络的相继故障现象；陈星光等构建城市交通系统的耦合映像格子模型，利用该模型研究城市交通系统的相继故障问题；宋毅等研究相继故障的时序问题，构建了具有时序特征的相继故障演化模型。为提高网络的鲁棒性，朱凌峰等基于节点有效路径的路由策略进行改进，能够在基本不增加网络数据包平均传输延时的基础上有效地提高网络吞吐量；段东立等分析过载机制下节点重要度的演化机理，即非关键节点如何演化成影响网络级联故障行为的关键节点；研究人员等从网络节点能力临界参数的角度，建立相继故障模型，通过赋予节点能力一定的安全阈值，实现有效地降低故障连锁反应对网络造成灾难性的破坏。在关注网络节点属性的同时，许多学者也从边的角度展开探讨，研究人员基于边的介数定义节点负荷；研究人员等根据加权流局域分配的原则，建立边相继故障负荷－容量模型，研究发现，网络中起传输作用的边同样在相继故障中占据着举足轻重的地位。
实际上，许多关键生命线系统网络中大规模相继故障的发生往往是由多网络间具有相互耦合的关系所导致的，如2003年意大利发生的互联网与电力网络相互影响导致的近乎全国性的断电事件以及互联网瘫痪事件。研究人员基于意大利真实的地理位置，模拟2003年爆发在电力网－计算机耦合网络上的相继故障现象，解释了由于1个供电站失效导致的近乎全国性的大规模停电和互联网瘫痪事件，从耦合网络的角度分析多层网络间大规模相继故障的发生原因，并阐述了许多大规模灾难不仅仅是相继故障在单层网络上蔓延扩散的事实情况，开辟了有关耦合网络领域的研究先河。
3 基于复杂性理论的方法
3.1 复杂系统理论法
临界态是指系统处于极其敏感的状态，此时，微小的局部扰动会被不断扩延至全系统；自组织是指到达该状态的驱动力是系统内部组分间的相互作用，而非外界因素。自组织临界性描述的是，由很多单元组成的非线性系统在某种条件下可能自发地向临界状态演化。在临界状态下，小事件能引起遍及整体的连锁反应。系统到达该状态的规模与频率满足幂律关系，这个概念经常用沙堆模型来说明。研究发现北美电网停电事故规模的概率分布函数与沙堆模型类似，也满足幂律分布，由此认为大停电是自组织临界特征的反映。
3.2 复杂网络理论法
复杂网络是具有复杂拓扑结构和动力行为的大规模网络，是由大量节点通过边而连接成的图。反映网络基本性质的４个特征量为：一是所有节点对之间最短距离的平均路长Ｌ，其值相对于网络规模来说很小的网络被认为具有小世界性质；二是衡量网络节点集聚程度的集群系数Ｃ，其值比同规模随机网络大得多的网络被认为具有高度集团化性质；三是与某节点连接的所有边的数目称为该节点的度，设网络所有节点的度的分布函数为Ｐ（ｋ），若其等价于ｋ－ｒ，而ｒ的取值又与网络规模等所有特征量无关，则该网络被认为具有无标度性质；四是介数Ｂ，即节点或边被网络中所有最短路径经过的次数，反映对应的流对节点或边的利用情况。
4 相继故障研究的趋势
模式识别法与基于复杂性理论的分析方法从统计学角度来分析连锁故障的宏观机理，较难适用于优化控制策略。针对相继故障的风险分析有利于具体控制策略的优化，但仍然需要许多努力，具体包括以下几个方面。一是合理地确定概率值，包括初始故障和后续故障的概率，特别是极端气象、人为失误、设备隐性缺陷等的致障机理及评估方法。二是提高风险评估的精度与收敛速度，特别是对小概率高风险事件的正确处理。三是考虑与电网密切关联的通信与信息网络故障对电力系统相继故障的影响，例如差动保护采用的光纤故障后，相应的支路必须陪停。不同领域的网络具有各自的内在规律和外在表现，而其相继故障的演变及传播过程也不尽相同。它们在自然灾害等共同致灾因素下的整体表现有待研究。四是研究相继故障的最终目的是有效降低停电风险。相继故障控制的复杂性反映在针对前发故障的各种控制措施会严重影响各后续故障的概率与后果，而极端灾害下对群发故障的对策迫切有待研究。五是基于电力系统的特点，利用常规仿真法与复杂性理论的互补性，协调整体论与还原论的长处，开拓对相继故障的研究思路。
5 结语
由独立故障、连锁故障及群发性故障组成的相继事故链，是导致大停电的主要途径。事故链中的故障，包括存在直接因果关系的、没有因果关系的以及由共同致障因素触发的这３类。关注度，即筛选潜在事故链的准则，可以是故障后果、故障概率或故障风险；不同的关注度影响到分析方法及效果。目前对连锁故障的研究主要在可靠性分析领域，并且与工程实用需求仍有相当差距。而离控制决策的目标还更远，特别是对极端灾害引起的群发性相继故障很少研究。
参考文献
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论文作者:曹辰
论文发表刊物:《电力设备》2017年第2期
论文发表时间:2017/4/7
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