蒙特卡洛和故障樹方法在變電站風險評估中的應用

摘 要：針對變電站設備眾多，故障率較小，對其進行風險評估時，需要大量的運算，而應用故障樹方法時涉及大量的計算，耗時較長。文章結合故障樹和蒙特卡洛的優點，對變電站進行綜合評估。利用故障樹建立變電站故障樹，通過蒙特卡羅算法對故障樹進行仿真計算，最終得到系統的可靠性數據。通過實例驗證，該方法有效。

關鍵詞：變電站；風險評估；蒙特卡洛；故障樹

1 改進的故障樹方法流程

基于故障樹和蒙特卡洛算法，對故障進行計算，流程如下：

（1）通過故障樹建立變電站模型，設置總的仿真次數N，初始化m=0；輸入故障樹結構函數D（x）。

（2）求得故障樹的所有割集，以及最小割集{zi}（i=1，2，...，14）。

（3）應用蒙特卡洛抽樣方法，仿真各設備的工作時間，按照由小到大的順序進行排列，得到時間序列。

（4）當tj=r'j時，得到各個部件狀態向量=（x1，x2，...，xn），再計算故障樹結構函數D=D（）。若D=0，則j=j+1，繼續在這一步中進行仿真；否則，執行第（5）步。

（5）記錄這次仿真中變電站的系統工作時間Tm=tj，統計導致系統失效的關鍵設備Fk：rk=Tm，以及所有失效的設備{Fi：ri？燮Tm}。令m=m+1，若m仿真，從（3）開始；若m？叟N，N次仿真全部完成，然后統計各仿真參數。仿真實例運算及實驗結果分析。

2 仿真運算及實驗結果分析

文章以文獻[1]所提到的變電站建立的故障樹模型，故障樹結構函數為：

D=F（1）∪F（2）∪F（3）

已知各事件在引起變電站事故中的故障率如表1。

變電站整體的故障率為0.0036%，而由蒙特卡洛仿真得出的變電站整體平均故障率為0.0034%，仿真結果與理論結果誤差為5.56%，因此蒙特卡洛仿真試驗結果滿足要求，證明變電站的故障樹-蒙特卡洛仿真是可靠有效的。

根據變電站系統的故障樹，通過查看模式重要度，可以發現，Z4、Z9、Z8、Z12、Z10、Z11變電站停運的主要因素。因此，在系統設計過程中，對這些設備應重點考慮。

3 結束語

文章在建立故障樹的基礎上，采用蒙特卡洛方法進行仿真運算，通過故障樹的結構函數，避免仿真過程中的重復運算，降低計算復雜度，提高仿真效率。通過實例分析應用蒙特卡羅算法能夠降低主觀判斷的影響，很好地實現對設備的風險評估，對設備較多，結構復雜的系統能夠體現出優越性，提高了系統的安全性。

參考文獻

[1]雷宇，李濤.變電站綜合自動化系統可靠性的定量評估[J].電力科學與工程，2009，6：37-40.

[2]B M Alshammari， M A El-Kady. Probabilistic Assessment of Power System Performance Quality [J]. Energy and Power Engineering，2012，4（5）：23-28.

[3]郭創新，陸海波，俞斌.電力二次系統安全風險評估研究綜述[J].電網技術，2013，37（1）：112-118.

作者簡介：李兆成（1988-），男，碩士，東北電力大學，研究方向是風險評估。