蒙特卡洛和故障树方法在变电站风险评估中的应用
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摘 要：针对变电站设备众多，故障率较小，对其进行风险评估时，需要大量的运算，而应用故障树方法时涉及大量的计算，耗时较长。文章结合故障树和蒙特卡洛的优点，对变电站进行综合评估。利用故障树建立变电站故障树，通过蒙特卡罗算法对故障树进行仿真计算，最终得到系统的可靠性数据。通过实例验证，该方法有效。
1 改进的故障树方法流程
基于故障树和蒙特卡洛算法，对故障进行计算，流程如下：
（1）通过故障树建立变电站模型，设置总的仿真次数N，初始化m=0；输入故障树结构函数D（x）。
（2）求得故障树的所有割集，以及最小割集{zi}（i=1，2，...，14）。
（3）应用蒙特卡洛抽样方法，仿真各设备的工作时间，按照由小到大的顺序进行排列，得到时间序列。
（4）当tj=r'j时，得到各个部件状态向量=（x1，x2，...，xn），再计算故障树结构函数D=D（）。若D=0，则j=j+1，继续在这一步中进行仿真；否则，执行第（5）步。
（5）记录这次仿真中变电站的系统工作时间Tm=tj，统计导致系统失效的关键设备Fk：rk=Tm，以及所有失效的设备{Fi：ri？燮Tm}。令m=m+1，若m
2 仿真运算及实验结果分析
文章以文献[1]所提到的变电站建立的故障树模型，故障树结构函数为：
D=F（1）∪F（2）∪F（3）
已知各事件在引起变电站事故中的故障率如表1。
变电站整体的故障率为0.0036%，而由蒙特卡洛仿真得出的变电站整体平均故障率为0.0034%，仿真结果与理论结果误差为5.56%，因此蒙特卡洛仿真试验结果满足要求，证明变电站的故障树-蒙特卡洛仿真是可靠有效的。
根据变电站系统的故障树，通过查看模式重要度，可以发现，Z4、Z9、Z8、Z12、Z10、Z11变电站停运的主要因素。因此，在系统设计过程中，对这些设备应重点考虑。
3 结束语
文章在建立故障树的基础上，采用蒙特卡洛方法进行仿真运算，通过故障树的结构函数，避免仿真过程中的重复运算，降低计算复杂度，提高仿真效率。通过实例分析应用蒙特卡罗算法能够降低主观判断的影响，很好地实现对设备的风险评估，对设备较多，结构复杂的系统能够体现出优越性，提高了系统的安全性。
参考文献
[1]雷宇，李涛.变电站综合自动化系统可靠性的定量评估[J].电力科学与工程，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]郭创新，陆海波，俞斌.电力二次系统安全风险评估研究综述[J].电网技术，2013，37（1）：112-118.
作者简介：李兆成（1988-），男，硕士，东北电力大学，研究方向是风险评估。