[0001] 本发明涉及一种考虑恶劣天气影响的配电系统风险评估方法及系统，属于配电系统风险评估技术领域。

[0002] 配电系统风险评估的研究工作在较长一段时间内并不活跃，只需采用传统方法便能够兼顾风险指标的高精度和高计算效率。这是由于传统配电系统(即不包含分布式能源或微网的配电系统)较小的规模及较低的线路故障率使得事故状态的数量较少且二阶以上事故状态的发生概率极低。在这种情况下，只需枚举分析数量较少的一、二阶事故状态便能获得较为精准的风险指标。其次，传统配电系统一般为闭环设计、开环运行；其潮流分布呈现为简单的辐射状分布。这使得事故状态的分析为简单省时的连通性分析。

[0003] 然而，全球气候变化给配电系统风险评估带来了严峻挑战。极端气象灾害的频繁发生以及配电系统在恶劣天气下所展现出的脆弱性促使人们意识到有必要在风险评估中考虑恶劣天气对电网安全的影响。现有方法难以兼顾高评估精度和高评估效率。首先，恶劣天气下架空线路较高的故障率使得高阶事故状态的发生概率显著提升。为了获得精准的风险指标需要计及高阶事故状态从而显著增加状态分析的次数。此外，随着电力工业的发展，传统配电系统正在逐步向新型配电系统(即包含分布式能源或微网的配电系统)转型。包含分布式能源以及大量开关设备的新型配电系统的潮流分布灵活多变且涉及到潮流的双向流动，其复杂度远高于传统配电系统的潮流分布。配电系统的状态分析算法需要从简单省时的连通性分析逐步转变为复杂费时的潮流分析。

[0004] 因此，目前亟需一种能够考虑恶劣天气影响的且能够兼顾高精度和高效率的风险评估方法。

[0086] 下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

[0087] 实施例1：

[0088] 如图1所示，本发明实施例提供的考虑恶劣天气影响的配电系统风险评估方法，包括枚举过程和模拟过程两部分。

[0089] 枚举过程用于计算一年度中配电系统在正常天气时段期望缺供电量的估计值以及恶劣天气时段期望缺供电量的低阶部分，具体包括：

[0090] 第一步、获取配电系统的潮流数据、年度恶劣天气时序数据以及线路的风险参数，其中，潮流数据包括年度负荷曲线，恶劣天气时序数据包括恶劣天气在一年度内的发生时刻和持续时间，线路包括架空线路和非架空线路，风险参数包括故障率和修复率。

[0091] 第二步、基于配电系统结构和开关布置对配电系统线路进行等效以降低配电系统维度，并计算降维后等效线路的风险参数，具体包括：

[0092] 由于电力系统事故状态的数量随系统规模的扩大呈现指数化增长，因此降低系统维度是一种提升评估效率的重要途径。配电系统通常只在关键线路上布置开关(包括断路器和隔离开关)。这一特性决定了能够通过将多条线路等效为一条线路的方式来降低配电系统的维度。

[0093] 图2为基于开关布置的配电系统降维技术原理图，当系统中所有线路正常运行时，断路器和隔离开关常闭；联络开关常开。当干线1发生停运后，其左侧的断路器立即断开从而导致系统中所有负荷节点失电。为了最小化削负荷的影响，电力系统运行人员通过手动或者自动的方式断开干线1右侧的隔离开关并通过闭合联络开关的方式恢复LP3～LP6的供电。在这种情况下，线路1、4、5和6停运。类似地，当馈线4～6中的任意一条发生故障时，为了保证用户及维修人员的安全，电网运行人员需要断开干线1左侧的断路器以及右侧的隔离开关。在这种情况下，线路1、4、5和6停运。根据上述分析，线路1、4、5和6中的任意一条发生故障均会导致它们之中其他线路的停运。从风险角度，这些线路能够等效为一条线路，即E1。以此类推，线路2、7、8和9能够等效为线路E2。负荷节点LP1和LP2等效为LP1‑2；LP4和LP5等效为LP4‑5。

[0094] 由于可等效线路在等效为一条线路之前从风险角度满足串联逻辑(即它们当中的任意一条线路停运后都会引起其余线路的停运)，因此，依据串联逻辑推导出等效线路的风险参数计算模型，其表达式为：

[0095]

[0096] 其中，λeq为等效线路的故障率、μeq为等效线路的修复率，λi为第i个等效线路的故障率，λj为第j个等效线路的故障率，μi为第i个等效线路的修复率，μj为第j个等效线路的修复率，i≠j。

[0097] 当配电系统中满足串联逻辑的线路的数量为2时，直接利用式(1)进行计算；

[0098] 当配电系统中满足串联逻辑的线路的数量大于2时，先将其中的两条线路通过式(1)等效为一条线路后再将等效线路与其余线路依次根据式(1)进行等效，直至所有线路被等效为一条线路，且后一次等效计算所用参数均为前一次计算所得等效参数。

[0099] 以下步骤均是基于降维后配电系统以及等效线路的风险参数。

[0100] 第三步、根据预设的阶数阈值将事故状态空间分为低阶事故状态空间和高阶事故状态空间，低阶事故状态空间内包含所有低阶事故状态，高阶事故状态空间内包含所有高阶事故状态。

[0101] 事故状态为当线路发生停运时的配电系统状态，事故状态的阶数由配电系统中的停运线路数量决定，当配电系统中的停运线路数量为n时即为n阶事故状态。低阶事故状态为阶数不高于设定阶数阈值的状态，高阶事故状态为阶数高于设定阶数阈值的状态。

[0102] 第四步、利用潮流分析软件计算低阶事故状态子空间内的各个低阶事故状态在所有负荷水平下的削负荷功率，在本实施例中，潮流分析软件采用的是matpower工具包。

[0103] 第五步、根据低阶事故状态的削负荷功率计算削负荷功率增量和削负荷功率增量修正量。

[0104] 低阶事故状态的削负荷功率增量的计算表达式为：

[0105]

[0106] 其中，c表示事故状态，由停运等效线路的集合来表示，ΔIcl表示事故状态c在负荷水平l下的削负荷功率增量，nc表示事故状态c对应的停运等效线路数量，即事故状态c的阶数，w为事故状态c对应的低阶事故状态，Iw为事故状态c对应的低阶事故状态的削负荷功率， 表示事故状态c对应的阶数为k的低阶事故状态集合，

[0107] 低阶事故状态的削负荷功率增量修正量的计算表达式为：

[0108]

[0109] 其中，ΔI'cl表示状态c在负荷水平l下的削负荷功率增量修正量，A表示系统中所有可能发生停运的等效线路的集合；A‑c表示在A中且不在c中的元素的集合；aeqi表示等效线路i在正常天气下的可用率。

[0110] 具体的，等效线路i在正常天气下的可用率aeqi的计算表达式为：

[0111]

[0112] 其中，μeqi为等效线路i在正常天气下的修复率，λeqi为等效线路i在正常天气下的故障率

[0113] 第六步、通过削负荷功率增量和削负荷功率增量修正量分别计算得到配电系统在正常天气时段的期望缺供电量的估计值和恶劣天气时段期望缺供电量的低阶部分。

[0114] 配电系统在正常天气时段期望缺供电量估计值的计算表达式为：

[0115]

[0116] 其中，REENSn为配电系统在正常天气时段的期望缺供电量，l为负荷水平，cL为低阶状态子空间，Ld为所有负荷水平集合，c表示事故状态，G为事故状态空间，nL为阶数阈值，Pc为事故状态c在正常天气时段内的发生概率，Icl表示事故状态c在负荷水平l下的削负荷功率，Dl表示在正常天气时段内负荷水平l的持续时间，A表示配电系统中所有可能发生停运的线路的集合,ueqi表示等效线路i在正常天气下的不可用率，ΔIcl表示事故状态c在负荷水平l下的削负荷功率增量， 表示停运阶数为k的事故状态的集合。

[0117] 等效线路i在正常天气下的不可用率ueqi的计算表达式为：

[0118]

[0119] 其中，μeqi为等效线路i在正常天气下的修复率，λeqi为等效线路i在正常天气下的故障率。

[0120] 所涉及的恶劣天气是指能够对架空线路风险参数产生影响的天气(例如台风、雷暴、暴雪等)。一年之中恶劣天气的出现时段以及负荷水平的波动均具有显著的时序性(例如，台风多发于夏秋季；年峰值负荷多出现在夏冬季)。忽略恶劣天气与负荷水平之间的时序相关性会导致状态模拟过程中所设置的负荷水平不符合实际情况进而导致评估结果存在较大误差。

[0121] 传统稳态概率模型难以考虑恶劣天气的时序性，但是目前能够考虑时序因素的状态持续时间模型则显著增加了风险评估的计算负担。针对上述问题，本发明提出了一种基于齐次马尔科夫过程的元件及系统的稳态概率模型。

[0122] 该模型的前提假设包括：

[0123] (1)同一时刻所有架空线路所遭受的恶劣天气的强度一致；

[0124] (2)恶劣天气只发生在每年的特定时段且强度为常规强度，即历年恶劣天气强度的平均水平；

[0125] (3)恶劣天气持续时间内天气强度保持恒定。

[0126] 上述假设不会影响第一阶段风险评估的有效性。理由如下：第一，配电系统的空间范围通常较小，其所在范围内各处的天气强度近似相等。第二，依据统计规律性，恶劣天气大概率发生在每年的特定时段内且强度大概率为常规强度。第三，天气强度保持恒定这一假设尽管与实际情况存在偏差但基本能够满足方案筛选工作对精度的要求。事实上，建立过度精细的元件及系统风险模型会显著增加计算负担而并不会对规划方案的筛选结果造成太大影响。

[0127] 基于上述假设，图3展示了考虑恶劣天气时序性的架空线路在一年内的状态转移情况。时段的划分被用来区分天气状况，其中，正常天气时段1和正常天气时段2的天气状况相同。λ和μ分别为正常天气下架空线路的故障率和修复率；λ'和μ'分别为恶劣天气下架空线路的故障率和修复率。由于恶劣天气的强度恒定，因此λ'和μ'为常数。恶劣天气时段的时间长度可以是数次恶劣天气持续时间之和。以浙江省台州市为例，该市某一地区平均每年遭受台风侵袭一到二次，则恶劣天气的时长可以设定为一到二次台风持续时间之和。恶劣天气时段所在的月份决定了恶劣天气持续时间内配电系统的负荷水平。

[0128] 架空线路在图3中三个时段内的状态转移均服从齐次马尔科夫过程。下面以时段1内的状态转移过程为例建立架空线路的概率模型。依据Fokker‑Planck方程可得：

[0129]

[0130] 式中，a(t)表示从过程的0时刻(即初始时刻)起经过时间t后架空线路处于正常运行状态的概率(即可用率)；u(t)表示从过程的0时刻起经过时间t后架空线路处于停运状态的概率(即不可用率)。

[0131] 假定初始概率分布为a(0)＝1，即架空线路在过程初始时必然处于工作状态，则通过解微分方程组可得：

[0132]

[0133] 式中，当t→∞时，a(t)和u(t)为齐次马尔科夫过程的稳态概率。根据齐次马尔科夫过程的性质，稳态概率与过程初始时刻的概率分布无关。当风险参数为常数时，架空线路概率分布进入稳态所需的时间很短。例如，在架空线路的故障率为1.5次/年且平均修复时间为10小时的情况下，a(t)和u(t)的值近似等于稳态概率所需的时间不足24小时。据此，可以将架空线路在全年任意时刻的状态概率近似为稳态概率。

[0134] 根据上述分析，架空线路的基于齐次马尔科夫过程的稳态概率模型包含三部分，即架空线路在正常天气下的稳态概率分布、架空线路在恶劣天气下的稳态概率分布以及正常天气和恶劣天气所覆盖的时段(包括时长和所在月份)。确定月份的意义在于能够合理匹配天气状况与负荷水平。

[0135] 架空线路在正常天气时段内任意时刻的状态概率分布为：

[0136]

[0137] 式中，a表示架空线路在正常天气下的稳态运行概率；u表示架空线路在正常天气下的稳态停运概率；μ表示架空线路在正常天气下的修复率；λ表示架空线路在正常天气下的故障率。

[0138] 架空线路在恶劣天气时段内任意时刻的稳态概率分布为：

[0139]

[0140] 式中，a'表示架空线路在恶劣天气下的稳态运行概率；u'表示架空线路在恶劣天气下的稳态停运概率；μ'表示架空线路在恶劣天气下的修复率；λ'表示架空线路在恶劣天气下的故障率。

[0141] 图3中，正常天气时段的长度为正常天气时段1和正常天气时段2的时长之和；其余部分为恶劣天气的持续时间。在具体的风险评估工作中，可以根据被评估系统所在地区的气象规律进行正常天气时段和恶劣天气时段的划分。划分的一个原则是将季度性的若干次恶劣天气的时间组合为一整段时间。

[0142] 非架空线路的基于齐次马尔科夫过程的稳态概率模型只需包含一部分，即非架空线路在全年之中的稳态概率分布。这是由于非架空线路不受天气状况的影响，其在正常天气下的风险参数与在恶劣天气下的风险参数一致。当用μ和λ分别表示所有元件(包括架空线路和非架空线路)在正常天气下的修复率和故障率；用μ'和λ'分别表示所有元件(包括架空线路和非架空线路)在恶劣天气下的修复率和故障率时，非架空线路在全年中的概率模型可以用架空线路在正常天气时段内任意时刻的状态概率分布公式和架空线路在恶劣天气时段内任意时刻的稳态概率分布公式中的任意一个来表示。

[0143] 基于元件的稳态概率模型，能够进一步获得系统的稳态概率模型。与元件模型类似，系统模型同样包含三部分，即系统在正常天气下的稳态概率分布、系统在恶劣天气下的稳态概率分布以及正常天气和恶劣天气所覆盖的时段，其中正常天气和恶劣天气的时段与元件模型一致。

[0144] 假设元件的停运相互独立，则系统在正常天气时段内任意时刻的状态概率分布为：

[0145]

[0146] 式中，ueqi表示第i个元件在正常天气下的不可用率；aeqj表示第j个元件在正常天气下的可用率。

[0147] 系统在恶劣天气时段内任意时刻的状态概率分布为：

[0148]

[0149] 式中，ueqi'表示第i个元件在恶劣天气下的不可用率；aeqj'表示第j个元件在恶劣天气下的可用率。对于非架空线路，aeqj与aeqj'相等；ueqi与ueqi'相等。

[0150] 因此，配电系统在恶劣天气时段期望缺供电量的低阶部分的计算表达式为：

[0151]

[0152] 其中，REENSs1为配电系统在恶劣天气时段期望缺供电量的低阶部分，Pc'表示事故状态c在恶劣天气下的发生概率；ΔI'ce表示状态c在负荷水平e下的削负荷功率增量修正量，De表示恶劣天气的持续时间。

[0153] 另外，支路集解耦技术利用输电系统中支路之间的潮流弱耦合性提升了输电系统风险评估的效率。在该技术的理论推导过程中，首先定义了支路独立性。该独立性是一种潮流层面的独立，即当两个支路集合c1和c2的停运不会改变同一支路上的潮流时，c1和c2独立。之后，在支路独立性的基础上推导出了削负荷功率的可叠加性，即当两个支路集合c1和c2相互独立时，可得 其中，s(c1)和s(c2)分别表示c1和c2的任意非空子集； 和 分别表示s(c1)和s(c2)的停运影响，也即它们对应的事故状态的削负荷功率。
“对应”的含义是一组支路的停运必然导致一个事故状态的出现。事故状态可以由停运支路的集合来表示。在满足削负荷功率可叠加性的情况下，可进一步得出状态c1∪c2的削负荷功率增量修正量为0的结论(即 )。

[0154] 支路集解耦技术在应用过程中快速判断一个事故状态所对应的停运支路集合能否解耦。当状态对应的支路集合能够解耦时，可以省略该状态的潮流分析。然而，配电系统的支路之间存在较强的潮流耦合。这与配电系统的结构密切相关。配电系统多为闭环设计、开环运行，在运行时呈现为辐射状结构。馈线之间通过干线建立起较强的潮流耦合；而干线之间则由于头尾相连建立了强潮流耦合。据此，配电系统的结构特征限制了支路集解耦技术在配电系统风险评估中的应用。事实上，潮流独立是状态削负荷功率满足可叠加性的充分非必要条件。状态削负荷功率满足可叠加性时，可以省略相应的状态分析从而提升评估效率。配电系统中恰恰存在大量满足削负荷功率可叠加性的状态。基于这一现象，本发明结合支路集解耦技术的理论和配电系统的结构特征提出了扩展的支路集解耦技术(即EBSD技术)来提升配电系统风险指标的计算效率。

[0155] 为了沿用“独立性”和“解耦”这两个术语，本发明将支路独立性的定义从潮流层面扩展到削负荷功率层面，如下：令c1和c2表示两个没有共同元素的非空支路集合。当成立时，c1和c2独立(也称c1∪c2能够解耦为c1和c2)；否则，c1和c2不独立。根据上述定义和状态削负荷功率增量定理可得当c1∪c2能够解耦时，c1∪c2所对应的事故状态的削负荷功率增量修正量为0，也即

[0156] 扩展的支路集解耦技术的应用思路是快速判断一个事故状态所对应的支路集合能否解耦。当状态对应的支路集合能够解耦时，可以省略该状态的潮流分析。根据支路独立性的定义，一种判断支路独立性的方法是通过状态分析获得削负荷功率，并进一步根据状态削负荷功率判断影响是否满足可叠加性。然而，这种方法违背了通过减少状态分析次数来提升评估效率这一初衷。

[0157] 事实上，配电系统存在如下两条性质(证明过程省略)：

[0158] (1)当馈线上设置有开关时，任意两个馈线集合满足削负荷功率可叠加性。当馈线上未设置开关时，削负荷功率可叠加性不一定成立。

[0159] (2)当馈线上设置有开关时，任意一个馈线集合和它的下级干线集合满足影响可叠加性。当馈线上未设置开关时，削负荷功率可叠加性不一定成立。

[0160] 根据上述性质，可以得出相应的两条支路独立性判据(也即解耦判据)如下：

[0161] (1)当两组馈线中的所有馈线均设置有开关时，这两组馈线相互独立。从另一个角度，当一个事故状态的停运支路全部为设置有开关的馈线时，该事故状态的停运支路集合能够解耦。

[0162] (2)当一组馈线上设置有开关时，这组馈线的集合与其下级干线的集合相互独立。

[0163] 图4用一个配电系统示例说明了上述支路独立性判据。该系统由两组干线{1,2,3}和{4,5,6}；两组馈线{7,8,9}和{10,11,12}；两个发电机组及一条联络线所组成。其中，联络线开关常开；馈线开关及干线开关常闭。由于馈线9上未设置开关，因此，可以首先利用4.3.1节中的降维技术将馈线9与干线3等效为干线3。降维后的配电系统中任意两个馈线集合显然满足削负荷功率可叠加性。例如，对于馈线集合{7,8}和{12}，存在I{7,8}+I{12}＝I{7,8,12}＝15；I{7}+I{12}＝I{7,12}＝9；I{8}+I{12}＝I{8,12}＝10。根据支路独立性的定义，可知降维后的配电系统中任意两个馈线集合相互独立。另一方面，降维后的配电系统中馈线集合与其对应的下级干线集合同样满足削负荷功率可叠加性。例如，当联络开关始终保持断开时，干线4至6中的潮流方向为从干线4流向干线6，即干线5和6处于干线4潮流的下游。由于干线4与其对应的馈线10处于同一潮流断面，因此，干线集合{5,6}为馈线集合{10}的下级干线集合。对于集合{5,6}和{10}，存在I{5,6}+I{10}＝I{5,6,10}＝20；I{5}+I{10}＝I{5,10}＝20；
I{6}+I{10}＝I{6,10}＝13。根据支路独立性的定义，降维后的配电系统中任意馈线集合与其对应的下级干线集合相互独立。然而，对于考虑转供电的配电系统，联络开关的开闭会改变干线中的潮流流向从而造成馈线与干线之间潮流上下游关系的改变。此外，对于包含分布式电源的配电系统，电源的调度策略同样会造成馈线与干线之间潮流上下游关系的改变。

[0164] 通过对示例系统分析可知，由于受到配电系统开关机制和分布式电源调度策略的影响，第二条判据的应用复杂度较高，因此，扩展的支路集解耦技术在应用过程中仅采用第一条判据作为支路独立性判据。此外，配电系统降维技术和扩展的支路集解耦技术在提升评估效率方面具有互补性。当未配置开关的馈线比例提升时，降维技术的效果增强。相反，当配置有开关的馈线比例提升时，扩展的支路集解耦技术的效果增强。

[0165] 基于上述支路集解耦技术，模拟过程用于计算一年度中配电系统在恶劣天气时段期望缺供电量的高阶部分的估计值，具体包括：

[0166] S1、从高阶事故状态子空间中抽取一高阶事故状态样本。

[0167] S2、判断该高阶事故状态样本对应的停运支路是否为馈线，若停运支路均为馈线，则设置该高阶事故状态样本的削负荷功率增量修正量为0，并转至S5；若停运支路不均为馈线，则转至S3；

[0168] S3、利用潮流分析软件获得该高阶事故状态在恶劣天气时段负荷水平下的削负荷功率；

[0169] S4、计算该高阶事故状态在恶劣天气时段负荷水平下的削负荷功率增量修正量；

[0170] S5、计算恶劣天气时段期望缺供电量高阶部分的估计值，其计算表达式为：

[0171]

[0172] 其中，REENSs2为恶劣天气时段期望缺供电量的高阶部门，Pc'表示事故状态c在恶劣天气下的发生概率，PL'为恶劣天气下低阶事故状态的累积概率，Card(A)表示集合A中元素的数量，CH为高阶事故状态子空间，c(i)表示第i个事故状态样本，N表示满足终止判据所需的事故状态样本数量，ΔI'c(i)e表示样本c(i)在负荷水平e下的削负荷功率增量修正量。

[0173] 其中，恶劣天气下低阶事故状态的累积概率PL'的计算表达式为：

[0174]

[0175] 其中，ui'表示第i条线路在恶劣天气下的不可用率；aj'表示第j条线路在恶劣天气下的可用率。

[0176] 等效线路i在恶劣天气下的不可用率ueqi'的计算表达式为：

[0177]

[0178] 其中，ueqi'为等效线路i在恶劣天气下的修复率，λeqi'为等效线路i在恶劣天气下的故障率。

[0179] 等效线路j在恶劣天气下的可用率aeqj'的计算表达式为：

[0180]

[0181] 其中，μj'为等效线路j在恶劣天气下的修复率，λj'为等效线路j在恶劣天气下的故障率

[0182] S6、根据期望缺供电量的高阶部分的估计值计算方差系数，其计算表达式为：

[0183]

[0184] 式中，β为期望缺供电量高阶部分估计值方差系数， 为期望缺供电量高阶部分估计值， 为 的期望； 为 的方差。

[0185] S7、若全年期望缺供电量估计值的方差系数大于等于预设的算法终止阈值，则转至S1，若小于预设的算法终止阈值，则输出恶劣天气时段期望缺供电量高阶部分估计值[0186] 最后，将正常天气时段期望缺供电量的估计值、恶劣天气时段期望缺供电量的低阶部分以及高阶部分的估计值相加得到配电系统全年期望缺供电量的估计值，计算表达式为：

[0187]

[0188] c(i)∈CH

[0189] 其中，REENS为配电系统全年期望缺供电量，REENSn为配电系统在正常天气时段期望缺供电量，REENSs1为恶劣天气时段期望缺供电量低阶部分，REENSs2为恶劣天气时段期望缺供电量高阶部分。

[0190] 根据配电系统的期望缺供电量的估计值判断配电系统的风险水平，配电系统的期望缺供电量的估计值越大，配电系统风险水平越高。

[0191] 实施例2：

[0192] 在实施例1的基础上，本实施例还提供一种考虑恶劣天气影响的配电系统风险评估系统，包括：

[0193] 存储器，用于存储计算机程序；

[0194] 处理器，用于执行所述计算机程序以实现实施例1所述的考虑恶劣天气影响的配电系统风险评估方法的步骤。

[0195] 本发明首先通过一项基于开关布置的配电系统降维技术将被评估配电系统中的多条线路等效为一条，从而提升后续过程中EENS风险指标的计算效率。与输电系统不同，配电系统通常只在重要线路上布置开关(包括断路器和隔离开关)。因此，某条线路停运会造成多条相关线路的停运。从风险角度，这些线路可以等效为一条线路。

[0196] 之后依据系统降维后等效元件的风险参数，建立了基于齐次马尔科夫过程的元件和系统的稳态概率模型。该模型考虑了常规恶劣天气发生时段与负荷水平之间的时序相关性并且利用合理的假设简化了自身的复杂度，从而能够以较高的效率获得精准的风险指标。

[0197] 为了进一步提高EENS指标的计算效率，在支路集解耦技术(Branch  Set Decoupling，BSD)的基础上提出了扩展的支路集解耦技术(Extended Branch Set Decoupling，EBSD)并引入事故状态空间划分技术(Contingency Space Partition，CSP)。
这两项技术能够在不降低评估精度的同时显著减少状态分析的次数。考虑到配电系统的复杂化趋势，本发明用潮流分析取代传统分析(即连通性分析)来获得配电系统的事故状态影响。此外，为了考虑恶劣天气与负荷的时序相关性，提出一种新的风险指标计算模型。

[0198] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。