电网可靠性是电力系统按照可接受的质量标准和所需电量不间断地向电力用户等提供电能能力的度量。电网可靠性评估结果可以为电网规划设计和投资运行提供参考,因此如何精准、高效评估电网的可靠性水平已成为一个值得广泛关注的前瞻性课题。电网可靠性评估中,序贯蒙特卡洛仿真能够有效模拟电网运行、故障和修复过程的时序转移规律,该方法既可实现对可靠性指标期望值的无偏估计,还能够有效获取可靠性指标的概率分布,因此具有较为广泛的应用前景,该方法不足在于序贯蒙特卡洛仿真仿真计算速度比较缓慢,指标收敛性较差,这严重限制了该方法的实际工程应用。有鉴于此,本文针对电网序贯蒙特卡洛仿真开展研究,通过改进序贯仿真状态抽样算法与状态分析模型提高可靠性评估的计算效率。状态分析层面:针对可靠性状态分析中,常规最优负荷削减计算缓慢这一问题,结合设备随机故障及影响后果往往呈现局部性这一特点,将常规最优模型的全网求解过程转变为一系列针对故障源的动态局部优化子过程。首先,结合控制节点的潮流交叉权重系数,根据深度优先搜索形成针对故障源校正优化的动态校正域,其次,针对常规静态等值方法难以实现对平衡节点在等值区域外部的精确等值,提出带虚拟平衡节点的扩展静态等值模型,从而实现了对动态校正域的灵活等值,在此基础上,结合线性规划构造基于动态校正域的局部最优负荷削减模型,该模型既保证了校正优化前后全网潮流计算的一致性,又通过收缩校正范围提高了优化计算的求解速度,从而也兼备良好的评估精度与评估效率;最后以RBTS、IEEE-RTS79和IEEE-RTS96测试系统为例进行仿真对比,验证了本文模型适用于电网可靠性评估的有效性和快速性。状态抽样层面:针对电网可靠性序贯蒙特卡洛仿真的指标收敛速度缓慢这一问题,本文将常规序贯仿真针对年序列样本的随机抽样过程转变为一系列表征系统随机故障演变规律的链条抽样过程,并结合非参数条件核密度估计技术,提出了一种新的序贯链条抽样算法。首先,根据状态转移抽样以形成链条样本,根据各类链条样本参数对可靠性指标的贡献量构造对应的非参数条件核密度概率分布;其次,根据链条参数的概率分布,采用高效抽样法对其随机抽样形成对应的年序列样本;并在此基础上统计形成可靠性指标;本文所提的链条抽样算法避免了常规序贯思路对系统状态样本的反复分析,相当程度提高了电网可靠性状态抽样的评估效率。最后,以RBTS、IEEE-RTS79标准测试系统为例进行仿真分析,验证了该算法的有效性和快速性。