利用凝聚层次聚类辨识电网中脆弱输电断面

针对传统的输电断面识别主要依靠电网运行调度人员经验划分电网、寻找断面存在不准确问题,采用改进的凝聚层次聚类算法对电网薄弱断面进行辨识;建立基于改进凝聚层次聚类算法的薄弱辨识模型,首先以潮流介数作为线路权重来构建节点相似矩阵,其次通过聚类算法确定电网最优分区数,完成电网分区;根据电网分区结果结合图论,搜索初始输电断面,对所有初始断面搜索结果进行电气连接检验,最终确定脆弱输电断面;通过聚类算法辨识脆弱断面,并应用机器学习方法提高识别脆弱断面的效率。结果表明,基于聚类的脆弱断面辨识方法在识别电网系统中的脆弱输电断面具有可行性,可以有效提升辨识效率。

气象灾害下的油气站场设备脆弱节点辨识方法

油气站场是保障我国石油与天然气等能源运输、储存体系的重要组成部分,油气站场的安全稳定运行是油气系统,乃至国家经济发展的重要一环。我国面积较大,包含多种气候地区,不同地域易发暴雨、雷电、台风等气象灾害。气象灾害发生在油气站场及其附近时可能会对相关设施造成破坏,导致站场处于异常工况中运行,甚至引发事故。常见的石油及相关液态加工产品的储运站场,介质除本身具有易燃易爆特性外,一般还具有一定的挥发性,易形成可燃气体云团。天然气站场常伴随高压运行条件,站场一旦出现异常工况或事故会使厂区内部工作人员的生命安全及周边环境都承受较大风险。气象灾害往往难以避免,但可以通过有针对性地增加安全措施加强站场在气象灾害条件下的稳定性,降低气象灾害带来的风险。为了达到上述目的,综合考虑油气站场的设备在遇到暴雨、雷暴等气象灾害时,更容易发生油气泄漏、爆炸等事故的情况,本文根据气象灾害发生场景,及相关场景下可能发生的灾害演化路径提出了一种定量的脆弱节点辨识方法。面对不同的环境风险,现有方法对于站场设备脆弱节点辨识缺乏精细度与准确度,错误辨识脆弱节节点不仅会导致防护过程中人力物力的浪费,更可能导致储罐管道的泄漏,甚至引发爆炸。本文对重力模型进行改进,结合鲁汶算法,提出基于社团分析模型的设备脆弱节点辨识方法。通过实验分析,得到暴雨天气、雷暴天气下的脆弱节点,并利用提出模型对历史案例进行分析,得到结果与实际调查情况较为吻合。相较于其他分析方法,社团分析模型精细度提高了10%以上,分析结果准确率提高了10%以上,召回率提高了14%以上。实验结果表明,本文所提方法可以实现多种极端天气下的脆弱节点辨识,且能对节点进行更精准的定位。

基于多链路连锁故障图的电网脆弱线路分析

为实现迅速正确地进行脆弱线路辨识,提出一种基于新型指标建立多链路事故链模型,并生成连锁故障图的分析方案。基于复杂网络理论对模型进行计算和分析,以系统负荷损失率为依据对线路脆弱性进行衡量,最后以IEEE39节点系统为算例验证了该方法的有效性。该方法突破了传统方法事故链模型建立过程中单对单线路的限制,并有效地实现了脆弱线路的辨识。

城市轨道交通系统脆弱性因素辨识模型研究

为构建城市轨道交通系统脆弱性因素辨识模型,本研究整合DEMATEL、ISM、ANP三种系统分析方法对城市轨道交通系统脆弱性进行分析研究.通过分析城市轨道交通系统的典型事故,从系统的角度出发,提取通用典型脆弱性因素;使用DEMATELISM-ANP方法构建城市轨道交通系统脆弱性辨识模型,整合脆弱性因素的特征与脆弱性因素间的相互影响方向与强度大小,因素的层级结构与因素的相对重要性,确定城市轨道交通系统脆弱性的递阶层次网络结构模型;根据递阶层次网络结构模型的分析结果,将城市轨道交通系统的脆弱性因素分成驱动、链接、依赖、独立四类脆弱性因素.研究结果表明,该模型切实可行,能够对城市轨道交通系统脆弱性进行量化分析.

基于复杂网络理论的电力系统脆弱线路辨识研究现状

综述了目前复杂网络理论应用于电力系统的研究现状。首先,论述了利用复杂网络理论对电力系统建模的可行性;其次,从三个方面论证了复杂网络理论中纯粹的拓扑模型难以准确描述电网的实际特性,并对现有文献中的几种典型模型进行了介绍,分析比较了各自的侧重点;然后,详细介绍了复杂网络理论应用于电力线路脆弱性辨识中的两种不同思路:基于拓扑参数法和基于拓扑图分区法。最后,指出将电气元件的特性融入复杂网络系统模型以及建立实时在线的线路脆弱性辨识模型是今后该领域的主要研究方向。

基于连锁故障时空图的电网脆弱线路辨识

构建一种用于描述连锁故障时空传播特性的连锁故障时空图(cascadingfaultspace-timegraph,CFSTG),并基于CFSTG提出一种可以有效度量连锁故障传播深度和广度的电网脆弱线路分类识别方法。首先,基于前k个关联线路的组合开断操作,建立事故链搜索模型,搜索得到电网连锁故障的事故链集合,并根据中间环节预测指标及事故链风险值,将得到的所有事故链合并生成加权的连锁故障网络图。之后,根据电网结构的社团特性,对生成的连锁故障网络图进行空间分区,得到CFSTG。然后,以CFSTG中节点(即脆弱线路)的复杂网络度指标量化4类脆弱度,分类辨识易受区内故障影响的线路、易受区外故障影响的线路、易引发区内故障的线路和易引发区外故障的线路,并根据系统剩余负荷率及提出的连锁故障传播距离指标来量化脆弱线路对连锁故障传播深度和广度的影响。最后,以IEEE 39节点系统和IEEE 118节点系统为算例验证所提方法的有效性。

基于潮流冲击熵的加权拓扑模型在电网脆弱性辨识中的应用

电网脆弱性不仅与电网的拓扑结构有关,还与电网的电气特征紧密相连。为了辨识出电网的脆弱环节,基于支路开断的潮流冲击熵,提出了一种电网脆弱性辨识的新方法。定义了支路和节点脆弱强度指标,建立了基于潮流冲击熵的加权拓扑模型,由此得出了线路和节点的加权介数指标,结合脆弱强度和介数指标,提出了综合脆弱度指标,该指标综合考虑了电网拓扑结构与电气特征的影响,且加权介数的引入能够对电网脆弱性进行辨识起到放大的作用。由算例结果可以发现,文中定义的综合脆弱度指标能够有效克服从单一角度对电网进行脆弱度评估,提高了辨识的准确度与精度,说明了该脆弱性辨识方法的有效性与合理性。

电力系统脆弱线路辨识研究现状

随着电网进一步互联互通,大停电事故波及的范围越来越大.电力系统脆弱线路的辨识对预防连锁故障发生、保障系统安全稳定运行具有重要的理论和现实意义.为此,综述了目前电力系统脆弱线路辨识的研究方法.将近年来电力系统脆弱辨识方法的相关研究成果分为两大类:第一类基于电力系统状态分析,以潮流计算和电网动态特性为核心,介绍了熵理论法、连锁故障模拟法、风险评估法、能量函数法和强化学习法5种方法在电力系统脆弱线路辨识中的应用;第二类以复杂网络理论为背景,详细归纳了改进介数法、最大流理论法和对偶图法在电力系统脆弱线路辨识中的应用.然后分析了现有方法具有兼顾系统结构和状态、考虑系统静动态特性的优点,以及缺乏考虑源荷不确定性,仅仅考虑单一线路脆弱性的不足.最后,结合电力系统发展需求,提出了考虑新能源并网、移动冲击负荷接入、基于数据驱动以及组合脆弱线路辨识为下一步的主要研究方向。

考虑控制系统-发电机信息物理耦合的脆弱输电线路辨识

考虑控制系统和发电机之间的信息物理耦合关系,提出一种脆弱输电线路辨识方法。首先,分析物理电网系统与控制系统间连锁故障传播过程。然后,基于多阶段双层规划理论建立脆弱线路辨识模型,根据对偶理论将该模型转化为单层混合整数线性规划问题进行求解。最后,以IEEE可靠性测试系统为例进行仿真分析。仿真结果表明,攻击者倾向于攻击使得发电机容量和负荷分布不均匀的线路,增加控制系统-发电机耦合强度会增加整个系统的脆弱性,与地理-信息耦合相比,控制系统-发电机信息物理耦合会导致更大的负荷损失。

考虑天然气网影响的电网脆弱线路辨识

脆弱线路辨识是电力系统运行风险控制的重要环节。在电网-天然气网耦合背景下,天然气网的运行状态对电网运行影响深刻,因此提出一种考虑天然气网影响的电网脆弱线路辨识方法。首先,构建电网-天然气网耦合系统优化模型,求解得到系统初始运行状态。在此基础上,基于熵理论,建立线路耦合脆弱度因子,用于反映天然气网气源故障对电网线路脆弱性造成的影响。然后,基于复杂网络理论,建立线路结构脆弱度因子和运行脆弱度因子,从结构性视角和运行状态2个方面揭示电网固有的脆弱性。综合上述脆弱度因子,得到用于辨识电网脆弱线路的综合脆弱度指标。采用网络效能和系统输电效率2个指标反映线路故障对电网的影响,验证所辨识出的脆弱线路。由IEEE 30节点系统和比利时20节点天然气系统组成的电网-天然气网耦合测试系统算例表明,所提方法能够有效地分析天然气网对电网脆弱线路辨识造成的影响。

面向联合检修的电力信息物理系统输电线路脆弱相关性辨识

为减少用户停电时间,电力企业常采取“一停多用,联合检修”模式。然而,检修计划往往侧重于关注线路本身的运行状态,而缺乏对电网整体运行性能的考虑。在跨区联合检修中,由于多条线路陆续停电检修,系统的脆弱性可能被放大。电力信息物理系统之间的融合关系也可能加剧故障跨域传播的深度和广度。在协同破坏效应下,系统存在连锁故障及大停电的可能。为此,提出一种该场景下输电线路脆弱相关性的辨识方法。首先,对联合检修中的能量流动和信息传输过程建模,构建联合检修事故记录数据库。其次,挖掘数据库中存在脆弱相关性的线路组合,通过计算线路组合在诱发停电事故时的贡献度,实现脆弱相关性的量化。仿真结果表明:联合检修时,脆弱相关的线路组在物理层和信息层都表现出了协同破坏效应。所提方法能有效地辨识和量化线路组的脆弱相关性,为制定更加合理的联合检修计划、避免大停电事故的发生提供理论指导。

台风灾害下配电网脆弱线路的多角度辨识方法

针对台风灾害极易造成配电线路发生故障,进而影响配电网安全可靠运行水平的问题,提出了一种台风灾害下配电网脆弱线路的辨识方法。首先从配电网结构层面和设备层面出发,充分考虑局部及全局的网络拓扑、潮流分布、设备参数、外部环境和故障损失等影响因素,提出了度数、介数、失效率、损失度这4项线路脆弱度的多角度评价指标,然后对指标数据进行归一化处理,最后通过层次分析法和熵权法求得综合评价指标,构建了台风灾害下配电网脆弱线路多角度辨识体系。IEEE RBTS BUS6 F4馈线系统的仿真结果表明:在系统中排第10位的脆弱线路,其度数、介数、失效率、损失度及综合脆弱度归一化数值分别为0.4733、0.0860、0.7970、0.4207、0.4889。排在前10位的线路的指标值分别大于上述数值,其脆弱度相对较高;排在第10位之后的线路的指标值分别小于上述数值,其脆弱度相对较低。脆弱度较高的线路的特点是位于配电网的上游位置、主干线、分支处或长度较长。

高铁负荷作用下电网脆弱线路辨识方法研究

电力系统脆弱线路的识别,对连锁故障的预测、提高系统安全运行水平和阻止大停电的发生具有重要意义。文中提出了一种考虑高铁负荷特性的电网脆弱线路辨识方法。依赖于实测高铁负荷数据以及N-1概率潮流计算,同时考虑电力网络传输线路之间的拓扑结构和电气耦合关系,建立电力网络的相关性网络。在该相关性网络的基础上,利用加权K核分解方法辨识出系统脆弱线路。在IEEE 39和IEEE 118节点系统的仿真中验证了该方法的正确性和有效性。

基于暂态下电网脆弱点辨识的储能电池选址方法

针对高渗透可再生能源(Renewableenergysources,RES)电网中储能电池(Energystoragebattery,ESB)的位置安装不当会增大电力系统运行成本和电压失稳风险的问题,提出了一种基于电网节点脆弱度辨识的选址方法.该方法通过综合考虑节点电气距离耦合度、设备老化和负荷类型等关键因素,构建了电网节点重要度评价指标;通过节点重要度刷选出ESB安装位置;再利用PSASP对39节点网络进行算例仿真.仿真结果表明:在大扰动时,ESB能有效提供紧急有功支撑,缓解受端机组减速,减少切负荷量,从而提高暂态功角稳定性和母线电压水平.

桂林电网220kV主干网关键线路脆弱度辨识

结合实际情况研究桂林电网220 kV主干网络关键线路的脆弱度。通过线路介数、平均传输距离、最大输电能力3个指标综合评估线路重要度,再引入区间故障概率模型,最后得到线路脆弱度指标。对桂林电网220 kV主网关键线路进行脆弱度计算与分析,计算结果表明:桂林网区220 kV末端网络结构薄弱,自然灾害、电源点不足、线路重载等情况对整体脆弱度影响较大。线路脆弱度辨识可以有效指导网架基础建设、技改大修及特殊情况下的巡维工作。

线路重要度区分下的电力系统脆弱线路辨识

电力系统实际运行中可能受到负荷变化、故障发生、天气变化等各种因素的影响,这些因素导致电力网络间的大范围互联会使小范围内的故障很快传到大范围甚至于整个电力网,,脆弱线路辨识的过程中,传统方法针对线路引入了带权重线路介数指标,形成了脆弱线路辨识流程,但是这种方法没有区分不同线路的重要程度,导致路线辨识存在误差。为此,提出基于混合蛙跳算法的电力系统脆弱线路辨识方法研究。通过直流潮流算法对电力系统中的非重要线路和重要线路进行识别和区分,将重要线路进行进一步脆弱性分析,确定脆弱指标后,建立电力系统脆弱线路辨识模型;利用混合蛙跳算法的更新迭代功能求解该模型,搜索模型的最优解,以此实现电力系统脆弱线路的有效辨识。实验结果表明,所提方法在避免局部最优的同时,有效提高了脆弱线路辨识的精度和效率。

基于复杂网络理论的大电网脆弱性研究综述

电网脆弱性是大电网安全研究的核心内容之一.在国内外电网大停电事故不断频发的背景下,传统方法难以有效地从宏观上系统地分析大规模连锁故障的产生和传播过程.随着复杂网络理论研究的不断发展和普遍应用,这种方法突破了传统方法分析连锁故障的局限性,为研究大电网脆弱性提供了新的视角和方向.对此,首先介绍复杂网络的两个基本模型及其常见评价指标;其次,详细阐述节点重要性发现、电网脆弱线路辨识、单个网络中连锁故障以及相依网络间连锁故障等方面的研究发展状况和应用情况,并综合分析了电网运行状态;最后,从复杂网络理论角度,对未来电网脆弱性研究方向进行总结和展望.