广域测量系统WAMS借助GPS等高精度全球同步时钟,可以得到电网全局统一时空坐标下的动态信息,有效增强系统的可观测性,进而实现系统动态过程的实时监控,提高电网的自动控制和安全稳定水平。但是,如同其它任何系统一样,WAMS本身也有可能发生故障失效,而且由于WAMS涉及到了整个电力系统,因此其失效后果往往更加严重。如果只关注系统引入WAMS后的有利方面,而忽略它的潜在风险,这样得到的安全控制措施将是一个不完全的“单腿”方案。作者广泛检索了现有文献资料,结果表明:虽然在电力系统可靠性的其它领域中已经有了诸多成果,但目前对WAMS的失效研究几乎是一个空白,还没有相关的文章。论文率先提出了评估WAMS可靠性的分析方法,并建立了与WAMS功能特点相适应的可靠性评估模型。鉴于WAMS系统是包含多设备(包括多台同步相量测量装置PMU)和专用通信网络在内的软硬件相结合的复杂系统,论文先采用了故障树分析方法将WAMS分解为PMUs、相量数据集中器PDC、WAMS局部通信网络、WAMS主干通信网络以及控制中心几个部分,并给出了WAMS整体可靠性的计算公式。然后,论文针对WAMS各子部分的特点建立了相应的可靠性模型,并运用多种可靠性评估方法推导了WAMS各子部分的两状态等效概率模型;同时还对各子部分进行了灵敏度分析,以识别各子部分中影响可靠性的关键模块和参数。最后,利用各子部分的两状态等效概率模型和整个WAMS的可靠性计算公式建立了WAMS整体的等效两状态Markov模型。所提出的模型可以广泛应用于评估各种基于WAMS的控制措施对系统风险的影响,包括本文提出的基于WAMS的电压稳定性控制方案的风险。该模型还可以进一步用于评估引入WAMS后由常规电力系统和通信、控制、测量系统组成的广义系统的整体风险。作为WAMS实际功能应用的一个非常合理的延伸,论文接着建立了一套基于WAMS的电力系统电压稳定性指标。所提出的指标可以识别系统的电压稳定薄弱环节(薄弱线路和节点),并准确预测薄弱环节的传输功率极限。这些指标不但能够克服传统基于系统潮流信息的电压稳定性指标(如基于最大功率法和雅可比矩阵奇异法的指标等)的缺点,不需要对整个系统进行潮流计算,因此计算速度非常快;而且克服了现有大多数局部性指标的不足,在模型中考虑了系统对局部网络的影响,具有较高的精度;该指标基于WAMS动态实时测量数据,因此能自动处理与电压相关或与频率相关的实际负荷特性,捕捉到负荷的“慢动作”变化过程,及时启动系统紧急保护控制以避免系统发生电压崩溃;同时由于所提出的指标依赖的WAMS信息量较少,因此对WAMS本身的可靠性要求相对较低,更便于实际实施。4个IEEE试验系统的仿真结果表明,所提出的指标可以精确地判断出系统发生电压崩溃的薄弱环节,并预测出系统电压崩溃裕度。利用所提出的新型电压稳定性指标,论文进一步建立了考虑电压稳定性约束条件的最优切负荷模型。该模型通过切除部分负荷、减少系统中电压稳定性薄弱环节上的传输功率,可以有效地降低系统发生电压失稳的风险。论文采用了预测-校正原对偶内点法求解该模型,并通过Q-V模态分析研究切负荷前后系统降阶雅可比矩阵的特征值变化情况,评估切负荷控制措施的有效性。2个IEEE标准试验系统的仿真结果表明,该模型直接针对系统薄弱环节,自动辩识切负荷节点和最小切负荷量,具有很好的效果。