图2。2 配电网风险评估体系

2。3 本章小结

    本章首先了解和介绍了传统的风险评估方法，介绍了传统评估体系中使用的指标；然后引出本文使用的风险评估体系，即用故障概率和故障损失作为风险评估指标进行风险评估。

3 配电网故障概率基础算法

本章是分析基于天气影响的元件故障概率模型，在其基础上进行馈线分区，计算分块区域的故障率，最后利用分块故障率得出负荷故障率。

3。1 受天气影响的元件故障概率

3。1。1 天气影响的元件故障率的理论知识

在文献[8]中，Billiton对故障的定义使用比较广泛：元件在使用阶段的故障次数和元件使用时间的比值称为故障率。常规的风险评估是用的统计数据来计算的，因此这样的运算造成的误差很大，实际运行时元件的状态受各种因素的影响，如运行状况、天气恶劣条件等等，这些不确定性因素导致了元件故障的不确定性。但是一般来说，天气条件越恶劣，元件的故障率就会明显增加。在国家电网的数据统计中，2006-2010年期间电网全部故障的原因中恶劣天气导致的电网故障占38%[9]。但是，如果一直用历史数据进行配电网风险评估显然是不准确的，因此需要找出随天气变化时配电网故障概率的变化。文献[10]将元件停运原因分类之后，分别根据不同的情况建立了不同的元件停运模型，有基于不正常运行动作保护元件停运模型、元件自身故障停运模型、人为操作失误元件停运模型等等。文献[11]将天气分为正常、恶劣和灾难三种情况，研究表明恶劣天气对元件有很大的影响，由此说明恶劣天气状况对整个配电网有着很大的影响。

假设不管什么天气状态，元件故障率都服从指数分布，那么可以建立以下的变化图，具体如图3。1。

图3。1 天气随机变化图

图中，代表正常天气状况下元件的故障期望值，代表恶劣天气情况下元件的故障期望值，分别指正常天气天数和恶劣天气天数；如果将正常天气的期望持续时间表示为,恶劣天气的期望持续时间为,那么T时间内两种天气的期望时间关系就可用图3。2表示。论文网

图3。2 两种状态期望持续时间

    因此在考虑两种天气情况下，元件故障率的平均值为：

虽然说，对于长距离跨多区域的输电系统受天气影响出现故障的可能性不大，但对于配电网，恶劣天气的影响还是很大的，受天气影响的故障停电事故越来越多。所以本文将天气因素考虑到配电网元件故障率的求解过程中，这样可以使故障率的求解更贴近实际配电网的运行，但由于计算量的限制，只考虑正常情况和恶劣情况两种天气下的元件故障率模型。

3。1。2 元件故障率模型

对于城市的配电网来说，不会像跨区域的输电网那样出现多个不同的天气条件，只用考虑正常和恶劣天气两个条件就好；所以在计算配电网故障概率时，需要考虑元件的正常故障率和恶劣天气条件下的故障率，而这样就需要先确定线路和变压器的正常故障率和恶劣天气条件下的故障率。

利用前文介绍，将受天气影响的线路和变压器的故障率表示公式为：

其中分别表示线路在正常天气情况下和恶劣天气条件下的故障率；

表示正常天气条件下变压器的故障率，表示恶劣天气情况下变压器的故障率。

3。2 基于馈线分区思想的配电网故障概率计算

3。2。1 分区思想的配电网中的应用

随着配电网规模的越来越大，配电网的元件数量将会变多、结构也会变复杂。对于传统的故障概率分析法，虽然计算准确度很高，但将此法运用在现在趋于复杂的配电网时，计算量将会变得很大，风险评估将会变得很困难，所以学者研究提出将复杂的配电网进行简化。