丁岩，郭和强，王利利，李秋燕，孙义豪，关朝杰

（1.国网河南省电力公司经济技术研究院，河南郑州 450001；2.天津天大求实电力新技术股份有限公司，天津 300001）

基于隐马尔可夫模型的电力系统连锁故障预测

丁岩1，郭和强2，王利利1，李秋燕1，孙义豪1，关朝杰1

（1.国网河南省电力公司经济技术研究院，河南郑州 450001；2.天津天大求实电力新技术股份有限公司，天津 300001）

在国民经济中，电力的地位异常重要，社会的发展以及电网的扩大都离不开供电的可靠性。然而，操作不当、电网结构不合理、短路（或断路）等故障以及其他外界因素的干扰，都可能导致电力系统事故，甚至发生大面积停电[1]。因此，对电力系统连锁故障的预测和诊断有助于电力系统可靠性的提高以及停电损失的减少[2]。一旦发生电力系统大事故或者大面积停电，将会给经济带来重大损失，甚至给社会带来难以预想的重大影响[3]。

随着科技的迅速发展，电路的集成度越来越高，因此电力系统具有更加复杂的结构。电力系统中任何一级发生故障，都会产生很大的影响，特别是连锁故障的发生，影响程度会更大。虽然我们无法避免单个元件发生故障，但是，可以通过各种预测和技术手段，将连锁故障降低到最低。目前，在国外关于连锁故障预测的相关研究已经很多，例如蒙特卡罗抽样法、随机模拟法或N-1判据等方法[4-5]。面对连锁故障或多重故障等较难处理的情况，可以采用N-1判据法来处理；对于不确定事件，可以基于蒙特卡罗抽样的随机模拟来预测初始故障。……