考虑连锁故障的大电网可靠性评估

电力系统可靠性对于电网规划和运行具有十分重要的意义,传统的发输电系统可靠性评估算法从失负荷概率、频率、后果等视角全面反映了电网可靠性水平,但往往侧重考虑元件独立故障模式,没有计入连锁故障或者共模故障,导致了可靠性指标与实际电网运行经验不一致。为了解决这一问题,电力系统连锁故障被学者提出并得到广泛研究,但是将连锁故障模型应用到大电网可靠性评估中的研究较少,从而缺乏考虑连锁故障的电力系统可靠性评估算法。为了解决上述不足,该文基于连锁故障模型和元件故障率建模,提出元件连锁故障模拟算法,并将其应用到电力系统可靠性评估中,提出整体评估流程及指标体系。最后,对IEEE-RTS79系统和广西电网2016年规划方案进行可靠性分析,验证所提方法的有效性。     

相依网络下加权电力通信网节点重要度评估

随着信息通信技术在电力系统中的大量应用,使得电力系统更加依赖于通信系统的稳定运行.当通信节点遭到攻击失效时,通信节点故障在电力—通信网间传播会最终导致电力信息物理系统的大规模连锁故障.因此,建立符合实际的相依网络模型,评估通信网节点的重要性并对关键节点进行保护是保障相依网络可靠运行的关键.首先,对相依网络中的两单侧网络建立考虑电力线路电抗和信息链路已用率的加权网络模型;然后,根据加权网络节点重要度评估方法,对两单侧网络节点的重要度进行评估;最后,考虑相依电力网节点重要度的影响,依据网间耦合关联矩阵建立的网间依赖度,评估相依网络下通信节点的重要性.以IEEE 14节点系统为例构建相依网络并对通信网节点重要度进行评估,结果表明所提评估方法具有可行性,在实际工程中有一定的应用价值.     

直流换相失败整体免疫能力评估方法与应用

交流故障导致直流系统换相失败的免疫能力评估方法,可以为交直流混合电力系统的规划和安全稳定运行提供合理有效的决策依据。首先,采用换相失败免疫因子量化交流系统各节点的换相失败免疫能力,通过计算各交流节点允许接入的最大三相接地阻抗确定该指标值。基于此,利用PAM聚类算法辨识电网免疫能力薄弱节点。构建基于换相失败免疫因子均值和均衡程度的免疫能力整体评估指标,综合评估直流系统抵御交流故障的免疫能力。最后,模拟算例和基于某省级电网2种远期规划方案的实际算例,均验证了该文方法的优越性和有效性。     

基于输电线路利用率和连锁过载线路数量的关键输电线路辨识

准确识别电网中的关键输电线路对于预防电力系统大停电事故具有重要意义。针对大停电事故过程主要由事故前和事故后2个阶段构成,在广域量测环境下,提出了基于输电线路利用率和连锁过载线路数量的关键输电线路辨识方法。首先,针对事故前提出了发电至负荷有功传输过程中输电线路利用率指标,辨识关键输电线路;其次,针对事故后提出了连锁过载线路数量指标以量化大停电范围;最后,给出了利用这2个指标的综合辨识关键输电线路的方法。通过对实际电网的仿真验证,表明了所提方法的有效性。     

考虑风电场的电网连锁故障预测与安全防御

伴随着我国新能源发电特别是风力发电的大规模并网,风力发电的随机性、实时性、波动性的特点已经成为了影响电网安全、稳定的一个重要因素,可能诱发电网连锁故障.本文首先通过静态能量函数模型和电气介数,提出了引发电网连锁故障的关键线路辨识指标和计算方法.再次,搭建了含双馈风电场的电网模型,得到随风电场出力变化造成的电网稳定变化曲线,在系统发生初始故障后,通过保护措施使具有较高加权电气介数的支路能够安全运行,提高系统的稳定能力,防御连锁故障发生.验证了该方法的合理性及有效性.     

基于改进电气介数的关键线路辨识

为提高电力系统运行安全水平,提出一种基于改进电气介数的关键线路辨识方法。推导出线路功率变量与节点注入功率变量之间的功率灵敏度矩阵,以该矩阵为基础,考虑线路负载率、不同节点发电量和负荷水平的影响,定义改进电气介数指标识别电网的关键线路。利用加权潮流分布熵反映线路断开对系统线路负载率分布及运行安全水平的影响。改进电气介数计算简单,克服了以往介数指标假设节点间功率按最短路径传输的不足,同时考虑了线路中潮流的方向性。加权潮流分布熵很好地反映了系统中部分线路负载率偏高甚至过载而导致的潮流分布不均衡。在IEEE39节点系统中对该方法进行验证,结果表明利用改进电气介数可有效识别断开后导致系统线路负载率分布不均衡的关键线路。     

基于多属性偏好信息集结的复杂网络重要节点辨识

为了准确辨识复杂网络中的重要节点,避免单一属性指标评价节点重要性出现的偏差,提出了一种基于多属性偏好信息集结的复杂网络重要节点辨识方法。首先根据节点的局部特性、全局特性及空间位置等特性,选取度中心性、介数中心性、紧密度、结构洞、K-核(Ks)五个属性指标构建多属性复杂网络重要节点辨识模型,对节点属性偏好信息进行分析、集结和融合;然后将网络中所有节点作为评价主体,构建复杂网络多属性决策矩阵,根据熵理论对节点属性赋权,计算其与理想重要节点的贴近度,对节点重要性进行精细化排序。将该模型应用到"风筝网络"和"ARPA网络"中,根据节点重要性辨识结果对网络进行破坏性实验,结果表明,该方法的准确性比已有方法更高。     

基于广域测量系统的电力负荷建模方法

针对基于传统量测的负荷建模方法存在的问题,提出了一种基于广域测量系统(WAMS)的负荷建模方法.该方法以WAMS记录的相量测量单元(PMU)安装节点处的电压相量为现场实测数据,可在电网中PMU布点情况不满足系统可观的条件下对电网中的任意负荷节点建立模型,并采用克隆选择算法(CSA)辨识出节点负荷模型的参数.将该方法应用于IEEE 39节点系统中,辨识结果显示,提出的基于WAMS的负荷建模和参数辨识方法具有较快的收敛速度,所建立的负荷模型能够很好地拟合负荷实测信号.该方法能够为电力系统仿真计算提供高精度的负荷模型.     

基于解释结构模型的复杂网络节点重要性计算

针对有向复杂网络节点重要性评估问题,提出基于解释结构模型的节点重要性度量方法.应用解释结构模型,将有向网络节点间关系矩阵化,获得相应的邻接矩阵和可达矩阵;对可达矩阵进行区位、级位划分;对矩阵进行缩减、删除越级与自身相连关系;得到网络的递阶有向图.对网络矩阵进行赋权模拟演化,给出网络区域重要性与级位重要性辨识划分.将该方法应用于ARPA有向网络、有向随机网络和有向无标度网络中,与其他4种网络节点排序方法进行比较.结果表明,该方法不仅适用于有向网络层级划分与辨识,而且适用于有向网络的节点排序计算.     

基于刷卡数据的轨道交通加权网络结构特征

首先,采用乘客刷卡数据和P空间法构建了加权有向网络。其次,利用改进的度中心性、接近中心性、中介中心性以及PageRank值识别加权网络中的重要节点和边。再次,采用Infomap算法根据乘客出行需求分布将加权网络划分为若干社团,辨识网络中客流的交互关系。最后,以北京市轨道交通网络为例,对本文方法的有效性进行验证,结果表明,本文方法可以有效地辨识加权网络中的关键节点、区间和社团结构,为保障轨道交通系统运营管理提供了支撑。     

电力光纤网中基于三角模融合的节点重要性评价方法

为确定电力光纤网中关键节点位置并建立重点保护,提出了一种基于三角模融合的网络节点重要性评价方法,该方法将电力光纤网抽象成加权网络模型,综合考虑网络的传输特性和网架特性对网络节点重要性的影响.采用模糊数学理论中的三角模算子对两个特性的重要性隶属度进行融合,强化二者度量指标中的同类信息,协调二者度量指标中的矛盾信息,克服了...     

基于黄金分割搜索的电压暂降域快速识别方法

针对大型复杂电网中敏感负荷的电压暂降域难以准确识别的问题，提出一种基于黄金分割搜索的电压暂降域快速识别方法。首先，求得网络中发生各类短路故障时敏感负荷节点的电压暂降幅值解析式，并引入节点判定向量和线路关联向量，以及相应的判定准则，实现对所有线路临界点的快速分类计算；接着详细阐述了传统插值法存在的问题，并提出一种由黄金分割搜索改进的插值法，以期为正割迭代提供更优的初值点，提高临界点计算的准确度；因考虑到拟合的二次曲线难免存在偏差，故使用故障点法作为补充算法，用以计算有求解困难的线路；最后，以IEEE30节点标准测试系统为例，验证了该方法能在保证计算精度的前提下，简化电压暂降域的求解过程，提高算法的收敛速度，并广泛适用于大型复杂电网。     

节点可靠感知的高效虚拟网络映射算法研究

针对虚拟网可靠性和映射效率低的问题,提出一种节点可靠感知的高效虚拟网映射算法。首先将节点中心度、节点就近原则引入虚拟网节点映射中,提高虚拟网映射效率;之后为降低虚拟网运行中物理节点失效危害,建立了物理节点设备的可靠性度量模型,并将节点可靠度作为物理节点重要度排序指标之一;最后利用多属性综合排序方法对节点进行映射。仿真结果表明,该算法在保证虚拟网可靠性的同时,提高了虚拟网映射成功率和映射收益。     

基于负载平衡的无线传感器网络路由算法

为了提高无线传感器网络的能量利用率和延长网络的生命周期,本文提出了基于负载平衡的无线传感器网络路由算法。首先,将网络划分成多个网格,根据网格内节点的负载情况定义网格的状态,结合网格的地理位置和网格负载状态选择路由网格;其次,根据节点剩余能量和负载大小在选择的网格内选取一个合适的节点开始数据的收发工作;最后,通过模拟实验将本文算法与GPSR算法和GEAR算法进行比较。仿真结果表明,该算法有效改善了网络的负载均衡,延长了网络的生存期,并提高了网络的吞吐量。     

复杂电网的分层解耦潮流计算方法及分析

基于复杂电网中环网与辐射网络并存的特点,采用基于逆流拓扑分层搜索的解耦潮流算法对复杂电网潮流进行计算。通过对IEEE-300节点系统与重庆电网的仿真分析,验证本算法的正确性以及其收敛性与计算速度的优势;通过对IEEE-118节点系统的解环分析,结果显示复杂电网的环网率越低、辐射节点越多,本方法速度优势越明显。     

WSN路由节点优化分布设计的免疫克隆算法

对于无线传感器网络(WSN)路由节点的优化分布设计,人工免疫进化算法存在几何选择区域局限,为了缓解此问题,避免系统收敛于局部最优解,提出一种基于免疫克隆算子的设计方案。根据WSN节点覆盖原理,构建WSN路由节点自适应人工免疫分布模型,用免疫平衡机理计算染色体在每个节点部署网格中的信息浓度概率,采用克隆检测算法监测WSN网络中节点冗余浓度,以使每个WSN路由节点辐射信息素最大化,突破几何选择区域的限制,实现最优节点部署和覆盖。仿真实验表明,新算法能提高网络连通性和节点利用率。     

基于改进径向基函数网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,本文利用径向基函数网络（RBF）进行负荷预测,针对RBF在负荷预测中隐含层节点数难求问题,提出了一种改进的最近邻聚类学习算法即可解决该难点,又可提高RBF神经网络收敛速度和负荷预测精度．根据某地区电网的实例进行研究,结果发现本文算法比改进前的算法预测的最小、最大相对误差分别减小0．14和1．12,证明了改进后算法有效性和可行性,为电力系统负荷预测提供了一种新途径．     

基于畅通度度量的无尺度网络中关键节点的选取方法 

现实世界中大量存在着的无尺度网络的抗蓄意攻击能力的不足,决定了从无尺度网络中选择关键节点的重要性。网络中节点的重要性程度可用将该节点从网络中删除前后,网络的连通性能的变化进行度量。文章提出了无尺度网络畅通度的概念,从3个不同的角度对无尺度网络的畅通度进行评价,构造出无尺度网络畅通度的综合度量公式,构建了无尺度网络的关键节点的选取模型,并利用分布估计算法对模型进行求解。仿真结果表明,利用分布估计算法得到的结果要好于直接选取度数最大的节点作为关键节点的方法。     

动态融合复杂网络节点重要度评估方法

为挖掘复杂网络中的关键节点及提高网络鲁棒性,针对有/无线多网融合的层级网络,提出了动态融合复杂网络模型及其节点重要度评估方法.结合动态融合复杂网络的特点,定义了边连通概率、路径连通概率、网络连通概率、融合节点比例、融合节点分布和融合路径比例等与网络动态性和融合性相关的参数.在单层复杂网络节点重要度评估指标的基础上,设计了融合网络节点度中心性、节点介数中心性和节点融合中心性指标.其中,融合节点的节点融合中心性表示融合节点对网络融合的贡献程度,非融合节点的节点融合中心性表示非融合节点对网络融合的辅助作用程度,主要体现在作为融合节点之间的中继节点.最后,综合考虑网络拓扑结构、动态融合特性等因素进行节点重要度评估.以改进的动态交织风筝网络为例进行仿真分析,结果表明该方法能够比较全面地刻画节点在动态融合复杂网络中的重要性.利用NS2搭建由光通信网和卫星通信网融合构成的仿真实验网络,进一步验证了在仿真网络环境中本方法的有效性.