中国储能网讯：

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背景

正如《诗经》所言，“迨天之未阴雨，彻彼桑土，绸缪牖户”，风险意识贯穿古今。全球变暖背景下，暴雨、台风、冰雪等多种类型的极端天气频发，对新能源比例持续提升的新型电力系统构成威胁，风险评估在新型电力系统极端天气防范中将发挥重要作用。

不同区域的气候特征和电网发展情况各异，风险评估要面向实际电网的需求开展。以我国东北地区为例，因连续无风导致风电出力不足、加之煤电紧缺，2021年发生了拉闸限电事件，使得该区域电网的极端天气运行风险备受关注。依据东北电网“十四五”发展规划报告中电源规划和负荷增长情况（分别见图1和图2）可知，2020年底最高占比电源为火电（63.1%），随着新能源比例持续上升，截至2025年底，新能源发电成为电源主力，占比达49.61%。同时，全社会用电量和最大负荷在“十四五”期间年均增速分别为5.2%和5.7%。此外，受气候特性影响，最大负荷出现在冬季，年负荷特性曲线呈“W”形，夏冬双峰特性愈加明显。可见，在未来，逐渐向新型电力系统转变的东北电网在夏冬两季可能面临极端天气引发的各类风险。

图1 “十三五”和“十四五”期间东北电网电源装机情况对比 

图2 近年来东北电网负荷特性

从风险角度出发，极端天气将给气象敏感的新型电力系统源、网、荷侧带来更多种、更复杂的风险不确定性以及更加多元的风险后果，同时，实际系统风险的难以评估是目前大量研究成果无法真正应用的核心问题。因此，极端天气下，深入探索气象-电力耦合关系、基于极端气象条件识别风险、全面量化风险多重来源与多元后果、基于规划平台准确评估实际系统风险是本文的主要关注点和创新性工作。

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极端天气频发，新型电力系统风险何在？

2.1 深度探索极端天气下气象-电力耦合关系

1）提炼东北地区极端天气类型。

从历史数据中筛选出具有发生频率高、持续时间长、易引发源荷失衡及设备故障等特征的两类重点潜在极端天气：夏季高温无风和冬季暴风雪。

2）探寻极端天气气象-电力耦合关系，如图3所示。

图3  高温无风和暴风雪天气下气象-电力耦合关系分析

3）分析极端天气下新型电力系统风险产生机理。

由图3可知，异常气象因素为电力系统产生风险的根源，当温度、风速、降雪量等超出设备正常运行/负荷正常增长允许的气象因素变化范围时，电力系统源、网、荷侧将处于非正常运行状态，各类非正常运行状态之间相互组合使得系统产生风险。

2.2 识别并构建新型电力系统风险全场景

依据电力-气象耦合关系，提出一种基于极端气象条件的风险场景识别方法。具体地，以电网各类状态的正常运行阈值为边界，定义某一置信值下的极端气象条件并作为识别风险场景的判据。

1）极端温度条件

当温度高于（低于）某一置信值下风机高温（低温）保护设计值、负荷异常增长高温（低温）临界值、线路温度设计值等数值的最小值（最大值）时，视为极端高温（低温）。

2）极端风速条件

当风速高于（低于）某一置信值下风机切出（切入）风速设计值、线路风速设计值等数值的最小值（最大值）时，视为极端大风（无风）。

3）极端降雪条件

当降雪量高于（低于）某一置信值下覆雪量设计值时，视为极端大雪（干旱）。若各气象要素满足对应极端气象条件，按季节特征组合后构成夏季高温无风和冬季暴风雪极端天气场景，在这两类极端天气中气象要素对电网产生复杂影响的场景，被识别为风险场景。

2.3 新型电力系统全场景风险评估框架

针对所建立的新型电力系统全风险场景，深度融入风险中概率和后果综合评估思想，构建本文研究框架，如图4所示。

图4  风险场景构成及规划方案风险评估研究框架

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如何全面量化新型电力系统的各类风险？

3.1 构建新型电力系统风险场景多重不确定性模型

本文构建了新型电力系统风险场景中极端天气、源荷功率和设备故障等要素的多重不确定性模型。

1）极端天气发生概率模型

极端天气的发生概率image.png，即各类气象因素同时发生的概率，由对应气象因素发生概率image.png的乘积表示。其中，image.png可根据气象因素的概率密度函数，并对其极端气象条件对应的取值区间积分求得，具体模型详见原文。

2）源荷功率概率模型

采用近似日搜索法刻画源荷功率概率。首先，根据历史数据建立近似时段的初始源荷功率集和由气象因素构成的特征向量集。然后，采用以特征向量集为筛选依据，采用近似距离法筛选历史数据。最后，计算系统源荷状态概率，image.png（e=1,2）具体模型详见原文。

3）设备故障概率模型

考虑长期服役年限、短期外部环境和运行状态对设备的共同作用，且3类因素间相互独立，采用串联模型描述3类设备的综合时变故障概率image.png；采用蒙特卡洛法抽样设备状态，并计算电网故障状态发生概率，image.png（e=3,4,5），具体模型详见原文。

4）风险场景概率模型

风险场景发生概率 是对风险场景中所有不确定性因素的概率综合，即

3.2 构建新型电力系统风险场景后果指标体系

充分考虑未来电网特性与极端天气影响，分析并提炼出系统运行时的潜存风险，以此为依据建立一套针对规划方案的风险后果指标体系。

1）系统运行充裕性指标

规划电网新能源占比逐步提高，负荷在夏冬两季处于用能高峰，当高温无风/暴风雪发生时，可能产生新能源出力不足、负荷急剧增长、设备故障率高等问题，系统面临充裕性不足风险。为此，采用电力不足和电量不足两个后果指标对规划方案进行充裕性评价，详见原文。

2）系统运行灵活性指标

规划电网由于常规机组逐渐被新能源机组代替导致调节能力下降，当高温无风/暴风雪导致功率缺额、系统灵活性需求增加时，可控电源满发可能依旧不能保证负荷需求，系统面临灵活性不足风险。为此，将灵活性指标纳入评估体系，并采用旋转备用不足后果指标对规划方案进行灵活性评价，详见原文。

3）系统运行安全稳定性指标

规划电网“双高”特征显著，这不仅会造成暴风雪天气下设备故障的组合数及规模的剧增，同时导致系统抗扰能力的下降，可能发生系统故障后频率、电压波动进一步引发脱网、连锁故障等更严重的恶劣事件，系统面临安全稳定性不足风险。为此，采用电压越限、潮流越限、变压器越限及频率越限等指标对规划方案进行安全稳定性评价，详见原文。

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如何准确评估新型电力系统的实际风险？

相较于针对IEEE/RTS标准系统的MATLAB仿真方法，规划平台具有：1）设备模型完备准确；2）系统数据全面真实；3）仿真时空全覆盖；4）可修改操作等优势。因此，本文采用该平台风险后果进行模拟，提出一种基于规划平台的新型电力系统风险评估实用化方法，整体评估流程如5所示。

图5  基于规划平台的电网风险评估流程

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从理论方法到实际应用：2025东北规划电网案例分析

调研我国东北地区2003—2023年历史天气数据和电网企业事故记录，基于历史信息生成风险场景中暴风雪和高温无风两类极端天气数据。基于此，采用本文所提方法对2025年东北规划电网开展风险评估。

5.1 东北电网风险评估结果展示

置信值为10%时对应极端气象条件下三省一区充裕性及灵活性指标的风险变化情况，仅展示电力不足风险，如图6所示，其余指标评估结果详见原文。

图6  各类系统运行方式下各省电力不足风险

5.2 东北电网未来风险水平分析

1）不同地区风险特征

蒙东电网受极端天气影响小，几乎无风险，辽宁电网最为脆弱，整体风险高，受火电开机容量占比较高影响，暴风雪天气发生时其在冬大方式下各类风险尤为突出；吉林地区由于风电开机容量较高，在冬小方式下受暴风雪天气影响时电压越限风险较为突出。此外，东北所有地区均面临较为严重的灵活性不足风险。

2）不同天气风险特征

高温无风和暴风雪两类天气下风险大小相当，同一天气下夏大风险>夏小风险，冬大风险>冬小风险；高温无风下系统风险主要取决于源荷变化，而暴风雪天气下风险受源荷变化和设备故障率综合影响，其安全稳定风险更为突出。 

5.3 东北电网未来风险防范建议

为合理指导资金有效投入，并为实际电网风险规避策略合理制定提供参考，从规划和运行角度提出以下建议：1）针对最为脆弱的火电占比较高的辽宁电网，增加储能、抽蓄等灵活性资源储备，保证冬小方式下负荷需求；2）提前筛选东北电网中脆弱设备，并在规划阶段采取设备加固、重冰区规划线路采用防覆冰导线、预置变压器散热器、重载线路及变电站扩容等措施；3）针对风电占比较高的吉林电网，采用风速切入切出优化控制技术，减小其在暴风雪和高温无风天气中风机切出次数，增大发电量，提高电源充裕性；4）在极端天气侵袭过程中，采取状态监测、停运降温（对于线路，可电缆井投放冰砖、送冷风等措施；对于变压器，可采用通风、放置冰块、装设喷淋装置等措施）/停运除冰（给线路预置融冰装置）等灾中预防与故障定位、派遣抢修小队等紧急控制相协调的灾中风险规避手段，从而有效应对极端天气。 

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结 语

未来，极端天气发生频率和强度加大，将成为影响新型电力系统安全稳定运行的重大扰动因素。本文工作主要围绕极端天气对未来新型电力系统影响，完成了区域极端天气筛选、气象与电网耦合关系分析、极端天气下电网风险全场景识别、风险场景多重不确定性建模、风险场景后果评价和基于规划平台的评估方法等模型与理论研究，可为未来新型电力系统的安全稳定运行风险分析提供系统的理论方法支撑，并为提高电力系统对极端天气的应灾能力提供有益参考。