近年来，中国电力工业高速发展，技术和管理水平展现长足进步，特高压技术和超临界发电已达到世界先进行列，从规划建设到运营维护管理均有较大提升。而“碳达峰、碳中和”目标愿景的提出，对电力安全提出了更高的要求。随着高比例新能源的接入、大规模电力电子设备的应用，使电力系统特性更加复杂，电力电量平衡、频率调节、电压支撑等问题逐渐凸显，电力系统安全运行面临诸多新的风险挑战。

电力设备是电力系统的重要组成部分，对电力系统中关键电力设备开展风险评估工作是提高电力系统安全运行能力的前提，是保障电力系统安全可靠运行的重要条件。目前，已有学者对电力设备风险评估和管理展开了相关研究。例如，李功新^[1]研究了电力设备在线状态监测的风险评估和成本效益；高会生等^[2]提出了一套电力光纤保护通道安全风险评估指标体系，综合评估了系统的安全风险程度；杨佳华等^[3]提出了一种现场电力变压器设备风险评估方法；仝世渝等^[4]提出了一种配电设备故障量化评估计算方法，为配电设备状态检修提供了理论依据；韩宇奇等^[5]提出了一种智能变电站系统安全风险计算方法，计算并分析了智能变电站系统安全风险及系统安全风险随软件失效率变化的趋势；马青山等^[6]提出了一种基于健康度和重要度的电力设备运行风险评估方法；赖承中等^[7]建立了供电系统电气设备5级电击风险评估模型，并得到了5级电击风险评估结果。目前大多数研究建立的电力设备风险评估模型只评估了风险等级，难以认识电力设备故障前兆缺失、发生和演化的复杂机理、直接及后续的次生衍生事件危害严重程度；无法对不确定问题给予确定性方案；且未从影响电力设备运行因素和电力设备故障导致的后果进行推演分析。

本文针对能源转型下的新能源电力系统，首先分析了新能源电力系统运行中面临的安全风险问题；其次构建了新能源电力设备运行风险评估模型，在风险评估的基础上，重点推演新能源电力设备的不安全状态对电力系统安全运行的影响程度，由此可得到提升新能源电力系统安全运行能力的有效措施；最后总结了本研究风险评估成果，并展望未来的研究方向。

1 新能源电力系统安全风险分析

根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》^[8]，十四五期间将重点发展九大清洁能源基地、四大海上风电基地，而高比例新能源用电场景需要数倍于负荷的新能源装机容量，因此新能源电力系统将面临多项安全风险。例如，以新能源利用率为目标布局发展新能源，加之系统调峰能力存在缺额，不足以支撑高比例新能源消纳，会导致新能源装机容量增加，新能源电量占比不断提高，新能源利用率逐渐下降；新能源大规模接入，挤占常规机组开机空间，会导致电力系统转动惯量持续减小，频率调节能力下降，电网存在频率越限甚至稳定破坏风险；新能源调压能力不足，风电、光伏无功电压调节能力有限，难以达到常规机组调节能力，大规模新能源并网地区电压控制安全风险会较大；随着新能源占比快速提高，高比例受电地区动态无功支撑能力不足，系统电压调节能力持续下降，系统安全会面临电压失稳风险；间歇性可再生能源的高比例接入和跨区交直流互联电网的快速发展，在扰动事件冲击下系统的能量吸放特性更为复杂，局部的暂态能量冲击会引发全局的稳定性问题，电力电子装置的快速响应特性会引发非工频的稳定性安全问题等。相比由规模化带来的持续降低成本及需要解决的技术问题，电力安全问题是规模化发展前务必要重视解决的。

在面对诸多安全风险挑战下，及时开展新能源电力系统综合风险评估与防御关键技术研究工作，积极应对新能源电力领域潜在的安全风险，可以提高电力系统在面对突发事件时的应急处置能力，为电力系统应急管理提供借鉴和参考。

2 新能源电力设备运行风险评估模型

新能源电力设备主要包括发电设备和供电设备两大类，发电设备包括发电机、电动机、变压器、调速器等，供电设备包括各种电压等级的输电线路、互感器、接触器等。电力设备由钢材、仪器仪表、电子元器件、绝缘体、有色金属、橡胶塑料等组成，可用于风力、水力、光伏等发电系统。新能源电力设备产业端如图 1所示。

基于情景构建与推演的新能源电力设备运行风险评估模型的构建包括5大部分：1) 确定情景基本事件集；2) 应用德尔菲法(Delphi method)评估情景事件集之间的影响关系；3) 应用交叉影响分析方法构建交叉影响矩阵；4) 应用解释结构模型获得情景事件层级关系图；5) 推演电力设备状态对电力系统故障的影响程度。

2.1 确定情景基本事件集

情景基本事件集是情景推演的前提，参考范维澄等^[9]提出的公共安全三角形模型，在确定每个情景突发事件、承灾载体及应急管理资源事件的基础上，增加情景所在的环境事件，建立情景结构化表达模型如图 2所示。突发事件、承灾载体和应急管理资源皆处于一定的作用环境中，突发事件发生后作用于承灾载体上产生后果事件，承灾载体由于自身的抗灾性等属性也会对突发事件产生影响。应急管理资源会对突发事件和承灾载体产生作用，控制突发事件的发展并减小事故后果的严重程度，同时突发事件和承灾载体也会对应急管理产生反作用。在研究电力设备运行风险评估时，需要分析电力设备事故案例并调研相关文献，从孕灾环境、突发事件、应急管理、承灾载体4方面建立电力设备评估情景基本事件集。

2.2 德尔菲法应用

在确定情景基本事件集之后，应用德尔菲法邀请相关领域专家组成专家小组，反复判断、评估事件间的影响关系并达成统一意见，以其算术平均值构建专家评估矩阵R^[10]。如果事件E_j发生对事件E_i的发生是正向影响，即E_j的发生促进E_i的发生，则E_j发生对E_i发生的影响程度R_ij大于0.5；如果没有影响，则R_ij等于0.5；如果是负向影响，即E_j的发生抑制E_i的发生，则R_ij小于0.5。正向影响与负向影响各分为5级，具体如表 1所示^[10]。

2.3 交叉影响分析(CIA)

为了探究某一事件的发生对其他事件的影响程度，以专家评估矩阵中的元素计算交叉影响矩阵：由文[11]得到式(1)，计算交叉影响矩阵的元素C_ij(E_j对E_i的影响因数)，C_ij为正值表明E_j的发生对E_i的发生起促进作用，C_ij为负值表明E_j的发生对E_i的发生起抑制作用。

$ {C_{ij}} = \frac{1}{{1 - {P_j}}}\left\{ {\left[ {\ln \frac{{{R_{ij}}}}{{\left( {1 - {R_{ij}}} \right)}}} \right] - \left[ {\ln \frac{{{P_i}}}{{\left( {1 - {P_i}} \right)}}} \right]} \right\}. $

(1)

其中：P_i、P_j分别为E_i、E_j的预设概率，默认情况下每个事件可能发生也可能不发生，因此P_i、P_j均取0.5。

2.4 解释结构模型(ISM)应用

根据计算出的交叉影响矩阵，设置影响系数绝对值|C_ij|的界限值D，提取|C_ij|≥D时的基本事件S₁, S₂, …, S_n作为ISM的输入，S={S₁, S₂, …, S_n}为提取出的事件集。解释结构模型应用步骤如下^[10]。

首先根据S计算其邻接矩阵A，A=(a_ij)_n×n，其中a_ij为0或1，a_ij=1表示S_i对S_j有直接影响，a_ij=0表示S_i对S_j无直接影响。

然后计算邻接矩阵A与单位矩阵I的和(A+I)，做(A+I)的幂运算^[10]，直到得到某一正整数m，使得式(2)成立。

$ \begin{array}{c} \mathit{\boldsymbol{M}} = {(\mathit{\boldsymbol{A}} + \mathit{\boldsymbol{I}})^{m + 1}} = {(\mathit{\boldsymbol{A}} + \mathit{\boldsymbol{I}})^m} \ne \cdots \ne \\ {(\mathit{\boldsymbol{A}} + \mathit{\boldsymbol{I}})^2} \ne (\mathit{\boldsymbol{A}} + \mathit{\boldsymbol{I}}). \end{array} $

(2)

式(2)是以布尔代数运算进行的幂运算，可得到可达矩阵M =(r_ij)_n×n，其中r_ij为0或1，r_ij=1表示S_i到S_j存在可达路径；r_ij=0表示S_i到S_j不存在可达路径。

最后，计算得到事件的“可达集R(S_i)”、“先行集A(S_i)”以及“可达集与先行集的交集R(S_i)∩A(S_i)”，当R(S_i)= R(S_i)∩A(S_i)时，则S_i所代表的事件被划分为第1级^[10]，然后将S_i对应的行列在M中删除。重复以上步骤，自上而下按层级划分所有事件，从而构建出该界限值下的有向多级阶梯解释结构模型。

2.5 情景分析与推演

通过预设E_k的发生概率来预测E_i的发生概率，从而评估关键电力设备的状态对电力系统运行的影响程度，由文[11—12]有以下2个公式。

$ {P_i} = \frac{1}{{1 + \exp \left( { - {G_i} - \sum\limits_{k \ne i}^N {{C_{ik}}} {P_k}} \right)}}. $

(3)

其中：P_i为E_i的预测发生概率；P_k为E_k的预设发生概率；G_i为外部事件对E_i的影响；C_ik为E_k对E_i的影响因数。

$ {G_i} = \ln \frac{{{P_i}}}{{1 - {P_i}}} - \sum\limits_{k \ne i}^N {{C_{ik}}} {P_k}. $

(4)

其中：P_i、P_k分别为E_i、E_k的先验概率，本文假设P_i=P_k=0.5；C_ik为E_k对E_i的影响因数。

2.6 电力设备风险评估步骤

根据2.1—2.5节基本理论介绍，提出基于情景构建与推演的电力设备运行风险评估流程图，如图 3所示。

3 新能源电力设备运行风险评估应用

在成功构建电力设备运行风险评估模型后，为了进一步验证模型的科学性和合理性，将对电力设备运行风险评估模型展开应用。应用情景设定为：某海上风电基地运行过程中由于人为技术、设备故障、工作环境、管理缺陷等因素导致电力系统故障及人员伤亡事件。

1) 确定情景基本事件集。通过电力设备事故案例分析、咨询专家意见及相关文献调研^[13-20]，将情景基本事件集分为4大类：孕灾环境EC_s、突发事件EH_i、应急管理EM_p、承灾载体O_q，其中孕灾环境包括人的不安全行为、物的不安全状态及所处现实环境；突发事件为电力设备产业端(见图 1)中发电设备和供电设备存在的潜在危险或发生的故障；应急管理为紧急处置突发事件及事后改进工作；承灾载体为人员伤亡及电力系统故障。电力设备评估情景基本事件集如表 2所示。

2) 获取评估矩阵。邀请10位应急管理领域的专家对基本事件之间的关系进行打分，打分依据如表 1所示，采用各专家打分值的算术平均值构建专家评估矩阵R，由于篇幅限制，R不在此展示。

3) 计算交叉影响矩阵。在得到评估矩阵后，根据式(1)计算C_ij，可构建交叉影响矩阵如表 3所示。

4) 获得层级关系图。根据计算所得的交叉影响结果，通过结构解释模型可视化展示事件之间的影响关系，结构解释模型可以将n个事件分成不同的层级，从而直观的展现事件之间的影响关系。为了将事件间的强影响关系体现出来，选取|C_ij|由大到小前5%的影响关系，即选取临界值D=2.53，可以得到情景层级图如图 4所示。

5) 推演结果事件。从情景层级图中可知，直接影响O₂的事件分别为EH₂、EH₄、EH₇、EH₉、EH₁₁、EH₁₃、EH₁₅。为了探究这些事件对电力系统故障的影响程度，分别设置EH₂、EH₄、EH₇、EH₉、EH₁₁、EH₁₃、EH₁₅中任一事件的发生概率为0和1，其他事件发生概率皆设置为0.5，从而根据式(3)、(4)来预测某个事件发生与否对O₂发生的影响程度，可得到14种预测情景；另外设置EH₂、EH₄、EH₇、EH₉、EH₁₁、EH₁₃、EH₁₅的发生概率均为1，其他事件发生概率皆设置为0.5，可得到7个事件全部发生时O₂的发生概率。综上，共得到15种预测情景F_t，其预测概率如表 4所示。

6) 推演结果分析。由表 4可知，在单一电力设备故障事件发生时，不同电力设备故障导致电力系统故障的概率由大到小排列对应预测情景排序为F₁=F₉>F₅>F₃=F₇>F₁₃>F₁₁，即预测情景为F₁或F₉时，O₂发生的概率最高。F₁、F₉分别表示EH₂发生而其他事件可能发生也可能不发生、EH₁₁发生而其他事件可能发生也可能不发生。预测情景为F₅时，O₂发生的概率仅次于最高的发生概率，此情景表示EH₇发生而其他事件可能发生也可能不发生。由此可知，在直接影响电力系统故障的电力设备因素中，发电机着火、电线电缆断裂、变压器着火是对电力系统运行危害最大的3种电力设备故障事件。因此在电力系统运行过程中要对发电机、变压器的运行和电线电缆的完好高度重视，对于这些电力设备要制定相应的规章制度，做好防火措施、加大定期安全检查力度、做好定期维护工作、做好定期试验工作、加大消防物资储备、做好技术改造工作。在电力设备事件共同作用下，即预测情景为F₁₅时，O₂发生的概率为1.0，可知多电力设备同时发生故障对电力系统的危害最大，因此电力系统运行过程中一定要避免多个电力设备同时发生故障的情况，同时要完善各项安全规章制度、普及电力系统安全运行知识并进行必要的应急演练培训工作，从而保障电力系统安全可靠有效地运行。

4 结论

本文提出了一种基于情景构建与推演的新能源电力设备运行风险评估方法，探究关键电力设备的不安全状态对电力系统运行风险的影响程度。通过对国家政策解读、相关文献调研和咨询专家意见，详细分析了新能源电力系统运行过程中的安全风险问题。以情景构建与推演方法为基础构建了电力设备风险评估模型，从而评估影响电力设备故障的因素及电力设备故障对电力系统运行的风险程度。风险评估结果验证了该模型的合理性和有效性，推演结果可识别出对电力系统运行危害最大的电力设备故障因素，并给出了相应措施来预防和管理电力设备故障，为电力系统的科学应急管理提供了决策指导。

本文仍存在不足之处：如构建的情景事件集不够完善；在对电力系统故障推演时仅选取了影响最直接的事件，导致研究结果缺乏一定的全面性。因此，下一步将构建更加全面、更加完善的评价情景事件集，并充分分析各种情景事件对电力系统安全运行的影响程度，从而降低情景事件分析的主观性与模糊性。