基于加权网络模型的电网连锁故障分析

本文基于复杂网络理论提出了一种评估电网发生连锁故障的新方法,运用复杂网络理论来分析电网有助于从电网架构上研究连锁故障.首先,以输电线路和变压器的阻抗模值为边权构建了电网加权拓扑模型,并给出评价电网中心性的指标;其次,基于线路断开瞬间线路传输功率优先分配到邻近线路的原则,提出评估电网发生连锁故障的阈值模型;最后,以IEEE 118节点系统为例,通过计算反映其中心性的指标值,找出了IEEE 118节点系统的中心节点,验证了加权拓扑模型在反映节点中心性方面优于无权拓扑模型,与实际网路也更接近.在此基础上,针对四种攻击网络的典型模式,运用阈值模型计算该系统发生连锁故障的临界阈值,揭示了电网发生连锁故障的机理.     

基于有限状态机故障因果链的连锁跳闸故障诊断和预测研究

随着变电站告警信息的规范化、大数据分析在设备监控中应用的深入,使得利用监控大数据及智能化预测分析方法解决电网连锁故障的识别问题成为可能。针对电网连锁故障识别困难的问题,本文提出了基于连锁故障状态因果链的电网故障诊断、故障演化预测及电网脆弱性评估的方法。本文首先介绍了基于有限状态机模型故障因果链的单元件诊断方法、连锁故障诊断方法,然后叙述了基于智能状态因果链构建的电网故障风险评估系统,最后以实际电网为例,验证了本文所提方法的可行性。     

基于复杂网络理论的连锁故障模型研究概述

在复杂网络中,由微小触动引发的网络连锁故障会导致网络崩溃的灾难性后果,对连锁故障的理论建模是研究复杂网络连锁故障的关键和基础。论文从复杂网络理论角度介绍和评述了几种连锁故障模型,分析了预防和控制连锁故障的可行途径;并指出了今后值得注意的研究方向。     

关联基础设施网络在级联故障下的脆弱性研究

为研究电力-天然气级联故障和系统间的关联性对基础设施脆弱性的影响,采用复杂网络理论与方法,以华中地区某城市电力-天然气网络为例分析了关联基础设施网络在级联故障下的脆弱性.通过对电力、天然气网络的功能特性以及网络之间的关联关系与接口设计标准进行建模,得到了网络的全局脆弱性和最优接口.同时利用网络的关键组件辨识方法,得到了网络的脆弱性指标,为控制基础设施系统的级联故障、增强系统的抗干扰能力提供了决策支持.     

智能电网脆弱性综合评价模型构建及仿真

解决当前我国智能电网连锁故障导致的脆弱性问题,加强对电网的脆弱性评估是提高电网运行能力的重点。对此,结合当前智能电网脆弱性评估方法,提出一种基于TOPSIS的脆弱性综合评估方法。为提高综合评价的客观性,引入熵权法-AHP层次分析法对权重计算进行优化,然后通过TOPSIS模型完成对智能电网脆弱性的整体性评价。最后通过某实例,验证了上述方案的可行性,并得出我国电网在防御人为威胁等方面具有加强的优势,但是在信息安全方面存在一定的劣势。     

关于网络故障脆弱性优化评估仿真

网络故障脆弱性优化评估即分析故障模式下的电网脆弱性变化,以降低故障影响及发生可能性,但传统的脆弱性评估中忽略了线路权重以及输电效率的影响,构造以线路电抗为权值的电网加权拓扑模型,定义综合考虑节点和边差异性的网络结构熵下降百分比指标和考虑路径长度的输电效率下降百分比指标,通过不同故障模式下的指标变化值,分析电网的脆弱性,最后对IEEE9节点系统进行仿真分析,实验结果验证了所提方法的有效性和正确性,且说明电网对关键节点的依赖大于普通节点,合理安排电网结构将有效提高系统稳定性能。     

复杂网络的功效性与脆弱性研究综述

随着人类社会日益网络化,人们对各种关乎国计民生的复杂网络的安全性和可靠性提出越来越高的要求,复杂网络的功效性和脆弱性自然成为研究焦点之一.本文首先从复杂网络功效性和脆弱性分析和结构优化两方面详细综述了目前复杂网络功效性和脆弱性研究的进展,最后对这方面研究存在的问题和未来发展的趋势进行了总结和展望.     

基于电网脆弱性的级联故障评估规则分析

在电力系统网络中,那些由于自然灾害以及大规模物理攻击引起的线路故障往往会带来严重的后果。在这些电网中,一条线路的中断可能导致其他线路的过载,从而最终导致整个网络超负荷停机,引发灾难性事故。本文通过对大型互联电网模型进行研究分析,从网络生存能力分析角度出发,旨在识别出电网中最脆弱的节点。同时估计中断线路和相关地理特征的相互影响,通过设置级联故障评估规则,给出电网大规模连锁故障的缓解方法,对智能电网网络的基础设施部署给出参考依据。     

基于差补调制方式的电网连锁故障协调控制

为控制电网连锁故障的发生,提出基于差补调制方式的电网连锁故障协调控制方法.通过潮流分布探析与初始故障选取,采用故障链环节的隐式触发与显式触发策略,进行下一重故障触发,将故障链中间环节的生成概率转换为功率,构建故障链影响函数,利用相关参数指标的加权值,计算非故障线路预测值;经过相位互差180°的参考波,实施双极性调制,完成线路输出优化,令差补调制方式的协调控制得以实现.仿真结果表明,上述方法不仅缩短了损失负荷故障控制时长,还减小连锁故障的损失负荷规模,降低故障线路的负载率,有效抑制了关键线路的开断对电网带来的连锁过载反应.     

无线传感器网络无标度容错拓扑的连锁故障诊断算法

针对随机节点故障所引发的连锁故障问题,为了尽可能地降低连锁故障对无线传感器网络所造成的损害,提出了一种无线传感器网络无标度容错拓扑的连锁故障诊断算法,该算法基于单一节点故障时负载重新分配给相邻节点的情况,提出一种连锁故障下的负载再分配模型,分析了单一节点故障时所产生的连锁故障规模。采用相邻节点的连锁故障诊断算法来研究传感器网络的负载参数和连锁故障规模之间的关系,尽可能地减少连锁故障所带来的节点损失。仿真结果表明,该算法有效地抑制了由于负载过大所引发的连锁负载效应,在减少网络节点的损失上起到了较好的效果。     

Community detection in national-scale high voltage transmission networks using genetic algorithms

The large-scale interconnection of electricity networks has been one of the most important investments made by electric companies, and this trend is expected to continue in the future. One of the research topics in this field is the application of graph-based analysis to identify the characteristics of power grids. In particular, the application of community detection techniques allows for the identification of network elements that share valuable properties by partitioning a network into some loosely coupled sub-networks (communities) of similar scale, such that nodes within a community are densely linked, while connections between different communities are sparser. This paper proposes the use of competitive genetic algorithms to rapidly detect any number of community structures in complex grid networks. Results obtained in several national- scale high voltage transmission networks, including Italy, Germany, France, the Iberian peninsula (Spain and Portugal), Texas (US), and the IEEE 118 bus test case that represents a portion of the American Electric Power System (in the Midwestern US), show the good performance of genetic algorithms to detect communities in power grids. In addition to the topological analysis of power grids, the implications of these results from an engineering point of view are discussed, as well as how they could be used to analyze the vulnerability risk of power grids to avoid large-scale cascade failures.     

复杂网络上相继故障研究综述

在复杂网络上,由微小扰动引发的大规模相继故障会导致灾难性后果.为了满足人们对各种关乎国计民生的复杂网络的安全性和可靠性的要求,复杂网络上相继故障研究成为近年来复杂网络研究的热点分支.对相继故障的理论建模是分析、预防和控制相继故障的基础和关键.综述了复杂网络上相继故障的研究进展,主要包括几类相继故障模型及相关的研究结果,并指出目前研究中存在的问题及今后的发展趋势.     

无线通信网络的建模及故障传播

针对级联故障在网络数学模型中展现的局限性,基于复杂网络和图论的基本原理,对无线通信网络进行建模,并对网络中的故障传播进行研究。根据复杂网络中的无标度模型,建立由网络节点和通信信道组成的线图模型。针对无线通信网络中的级联故障,分别从网络故障等级、节点容错能力大小、初始故障节点数目等方面研究故障在通信网络中的传播情况。仿真结果表明,线图模型能够更直观地体现网络特性,同时故障参数会影响级联故障在通信网络中的传播。     

相依网络中负载全局分配的级联故障模型

针对目前不同网络耦合成相依网络的研究不考虑相依边和负载的共同影响,提出一种同时考虑相依边和负载的相依网络级联故障模型。在级联故障中区分连接边和相依边对相依网络的不同作用,负载分配采用基于最短路径长度的可变负载全局分配原则,正常节点分配到的额外负载与距离故障节点的距离成反比关系,相依网络的子网选用IEEE118标准电网、小世界网络和随机图网络。相依网络的仿真结果表明,负载全局分配效应越小,网络抵制故障能力越强,负载故障对级联故障的贡献程度越小,不同耦合网络在特定的容忍系数下取得不同的平均故障迭代步数峰值;而负载全局分配效应较大时,网络崩溃或近似崩溃,平均故障迭代步数与容忍系数呈现近似单调递增关系。     

相互依赖网络的多参数混合幂次迭代瓦解策略

探寻复杂网络的最优瓦解策略是网络科学研究中的重要课题.相比于单层网络,更为普遍的多层耦合网络的最优瓦解成为新的研究方向.传统算法大多集中在研究高中心性节点,而单一的中心性测度往往会导致对节点重要性的评估出现偏差.首次结合质量扩散(MD)和热传导(HC)两种经典物理方法,提出了一种新的基于幂次迭代的算法(PIA),该方法...     

电力系统网络及设备的SDN演进研究

智能电网的建设发展催生了大量的电力新业务,电力系统网络和设备面临巨大的挑战,传统的网络和设备逐渐跟不上电力新业务的发展。在分析电力系统业务与网络设备发展现状以及SDN/NFV技术特点的基础上,将电力系统网络设备划分为两种模型：传统网络设备模型和SDN/NFV网络设备模型,提出了电力系统网络及设备在控制平面和数据平面的演进原则,总结了电力系统网络及设备的演进方向,给出了电力系统内应用SDN/NFV网络设备模型的应用案例设计和分析,为电力系统网络及设备的发展及建设提供参考。     

基于复杂网络的网络系统脆弱点发现方法研究

利用复杂网络寻找网络系统中的脆弱点可以从网络拓扑结构的角度出发,利用节点的拓扑性质研究其脆弱性,这可以有效的解决攻击图等脆弱性评估手段无法处理规模过大的网络的问题。通过对李鹏翔等的节点删除方法进行改进,计算动态删除节点后网络平均最短路径变化,模拟网络中节点在受到攻击后无法使用,从而导致的网络整体性能的变化。使得评估时不仅考虑删除节点对网络破坏程度,同时兼顾了对网络的效率的影响,从而可以更有效的针对脆弱点布置防御措施。     

城市轨道交通网络特性与级联失效鲁棒性分析

为探讨城市轨道交通网络(U RT N)的网络特性及面对突发事件时的鲁棒性,提升运营效率,基于复杂网络理论,采用Space-L方法构建URTN拓扑结构,提出URTN站点重要性综合评价指标.建立URTN级联失效模型,设计级联失效仿真算法,通过网络效率和最大连通子图比例两项鲁棒性评价指标,定量分析不同攻击策略下U RT N级...