这篇文档属于类型b，是一篇探讨高风电和光伏渗透率电力系统中极端事故（extreme contingency）概念重构的科学论文。以下是针对该论文的学术报告：

作者及机构
本文由Mikhail Y. Borodulin撰写，作者隶属于美国纽约州Schenectady的KIIP Consulting公司。论文发表于2022年IEEE/PES输电与配电会议及展览（Transmission & Distribution Conference and Exposition, T&D），会议论文集由IEEE出版，DOI编号为10.1109/TD43745.2022.9816991。

论文主题
论文聚焦于高风电和光伏渗透率（high wind and solar penetration, HWSP）电力系统中传统“极端事故”定义的局限性，提出需结合风光资源的间歇性（intermittency）特性重新分类事故等级，并引入新的事故类别。

主要观点及论据

1. 现有极端事故定义的局限性

传统电力系统稳定性分析中，极端事故通常定义为“低概率、高影响”事件（如N-2或N-1-1故障），其判定基于拓扑结构（如元件丢失数量k）和事件严重性。然而，风光资源的间歇性（如风速波动、辐照度变化）导致以下问题：
- 风光电站的零功率输出常态性：风光电站可能因自然条件（如无风或阴天）长期处于断开或零功率状态，此时其“丢失”不构成极端事件。
- 现有标准未涵盖天气关联性：如NERC TPL-001-4标准将“多台机组或整个风光电站丢失”列为极端事故，但未考虑风光电站因天气预断开的可能性。
- 案例支持：2016年南澳大利亚大停电后，AEMO（澳大利亚能源市场运营商）将“通过同一输电线路连接的多个风电站丢失”重新归类为可信事件（credible event），印证了传统定义的不足。

2. 风光电站行为模式对事故分类的影响

风光电站的间歇性行为需被纳入事故定义：
- 风电站（WPP）：风速在切入（cut-in）和切出（cut-out）范围内的波动可能导致机组频繁启停。例如，文献[19][21]显示，风速下降会引发Type 3风机（双馈异步发电机）的1Hz持续振荡。
- 光伏电站（SPP）：云层移动导致辐照度骤降（10秒内功率跌落20%[27]），而热力型光热电站因蒸汽轮机惯性受影响较小[28]。
- 模型需求：现有RMS动态仿真程序需细化风光电站模型（如风机集群等效、逆变器动态），但通用模型可能低估间歇性影响[16][20]。

3. 事故重新分类与新类别提案

作者提出两类调整：
- 现有极端事故的降级：
- 多机组或整站丢失：因风光电站常因天气预断开，此类事件应视为“常规事故”。
- 多电站丢失：如南澳大利亚案例所示，地理或电气邻近的多个风光电站同时断开可能由同一天气事件引发，需重新评估其极端性。
- 新增事故类别：
- 风光资源波动关联事故：包括风速/辐照度正常范围内的变化（如阵风、云层遮挡）与电网故障的叠加效应。
- (N-M)-K事故：假设系统已有M个风光电站预断开时，再发生K个元件故障（如(N-M)-1）。此类情景在系统演进后可能未被早期研究覆盖。

4. 实施挑战与研究缺口

• 量化难题：极端事故的“严重性”和“发生概率”缺乏明确阈值，需依赖工程判断而非数学量化。例如，小容量风电站丢失与高压直流（HVDC）线路故障的严重性对比难以直接量化。
  
• 模型精细化需求：需开发更精确的风光电站动态模型（如考虑风机类型差异、逆变器控制策略），但当前通用模型占主导[22][23]。
  
• 临界渗透率未定：即使系统整体风光渗透率不高，局部集群的间歇性仍可能显著影响稳定性，但临界值尚未明确。

论文价值与意义

1. 理论价值：首次系统性提出风光间歇性应纳入电力系统事故分类框架，推动稳定性分析标准的更新。
   
2. 实践意义：为输电系统运营商（TSO）和可靠性组织（如NERC）修订极端事故定义提供依据，避免过度保守规划导致的成本浪费。
   
3. 研究导向：呼吁行业关注风光电站动态行为的精细化建模，并为后续研究指明方向（如(N-M)-K事故的实证分析）。

亮点与创新

• 概念创新：提出“(N-M)-K”事故分类法，强调预断开风光电站对系统抗扰动能力的影响。
  
• 跨学科视角：结合气象学（风速/辐照波动）与电力系统稳定性理论，拓宽了传统事故分析的边界。
  
• 政策关联性：引用多国标准（如IEEE、NERC、AEMO），凸显研究成果对全球电力行业规范的潜在影响。
  

注：文中涉及的术语首次出现时保留英文原词，如“extreme contingency（极端事故）”“intermittency（间歇性）”；专业机构名称如NERC（北美电力可靠性公司）、AEMO等未翻译。