本文關(guān)鍵詞：考慮攻擊風(fēng)險(xiǎn)的電力系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)識(shí)別方法研究

  更多相關(guān)文章： 級(jí)聯(lián)故障 大停電 脆弱性 薄弱環(huán)節(jié)

【摘要】：電力系統(tǒng)是保障國(guó)民經(jīng)濟(jì)正常運(yùn)行和社會(huì)穩(wěn)定發(fā)展的重要基礎(chǔ)設(shè)施。現(xiàn)代電力系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)展成為由物理電力系統(tǒng)和信息通信系統(tǒng)構(gòu)成的復(fù)雜耦合網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),這使得電網(wǎng)薄弱環(huán)節(jié)組成更加復(fù)雜、電網(wǎng)元件更容易遭受攻擊。電網(wǎng)不僅需要保證在常規(guī)環(huán)境中能可靠運(yùn)行,在面對(duì)惡意攻擊時(shí)也要具有維持正常運(yùn)行而不至于大面積崩潰的能力。目前由人為破壞導(dǎo)致的大停電風(fēng)險(xiǎn)正在吸引著越來越多的關(guān)注。傳統(tǒng)電網(wǎng)脆弱性研究主要關(guān)注元件個(gè)體動(dòng)態(tài)特征,針對(duì)電網(wǎng)自身因素和自然災(zāi)害引發(fā)的脆弱性進(jìn)行評(píng)估。本文對(duì)傳統(tǒng)電力系統(tǒng)脆弱性觀念加以發(fā)展,考慮電網(wǎng)遭受攻擊的風(fēng)險(xiǎn),對(duì)可能引發(fā)級(jí)聯(lián)故障大停電事故的電網(wǎng)薄弱環(huán)節(jié)的識(shí)別方法展開研究,所做主要工作介紹如下。本文對(duì)現(xiàn)有電網(wǎng)脆弱性研究進(jìn)行總結(jié),得到基于元件脆弱性指標(biāo)的靜態(tài)N-k薄弱環(huán)節(jié)識(shí)別策略;在靜態(tài)N-k薄弱環(huán)節(jié)識(shí)別策略基礎(chǔ)上考慮元件交互作用及元件移除對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響,提出動(dòng)態(tài)N-k薄弱環(huán)節(jié)識(shí)別策略,其中“靜態(tài)”和“動(dòng)態(tài)”指的是薄弱環(huán)節(jié)識(shí)別過程的特點(diǎn)。仿真結(jié)果驗(yàn)證了動(dòng)態(tài)N-k薄弱環(huán)節(jié)識(shí)別策略的有效性�？紤]電網(wǎng)N-k薄弱環(huán)節(jié)的多樣性和復(fù)雜性,本文提出基于空間縮減遍歷算法的同類/多類元件N-k薄弱環(huán)節(jié)識(shí)別算法�？臻g縮減遍歷算法基于低階N-2遍歷結(jié)果對(duì)搜索空間進(jìn)行縮減,有效減少遍歷算法計(jì)算量�；诳臻g縮減遍歷算法的同類/多類N-k薄弱環(huán)節(jié)識(shí)別算法可對(duì)電網(wǎng)N-k薄弱環(huán)節(jié)進(jìn)行全面識(shí)別,識(shí)別出被傳統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)識(shí)別方法遺漏的薄弱環(huán)節(jié)�；诳臻g縮減遍歷算法的多類元件N-k薄弱環(huán)節(jié)識(shí)別算法為識(shí)別電網(wǎng)多類元件組成的N-k薄弱環(huán)節(jié)提供了新的思路。仿真算例驗(yàn)證了算法的有效性。針對(duì)傳統(tǒng)搜索算法在大規(guī)模電網(wǎng)中進(jìn)行高階N-k分析時(shí)搜索空間過大、搜索效率低的問題,本文提出空間轉(zhuǎn)換縮減策略(SCRS),并對(duì)二進(jìn)制編碼粒子群算法改進(jìn)得到虛擬距離編碼粒子群算法(VDPSO)�？臻g轉(zhuǎn)換縮減策略基于N-k采樣結(jié)果對(duì)搜索空間進(jìn)行轉(zhuǎn)換縮減,令薄弱環(huán)節(jié)的分布更加集中,且能顯著減小搜索空間。VDPSO算法進(jìn)一步縮小搜索空間,提高搜索效率。仿真結(jié)果表明:和隨機(jī)化學(xué)算法相比,采用基于空間轉(zhuǎn)換縮減策略的虛擬距離編碼粒子群算法進(jìn)一步提高對(duì)電網(wǎng)N-k薄弱環(huán)節(jié)的搜索效率,尤其適合對(duì)大規(guī)模電網(wǎng)進(jìn)行高階N-k薄弱環(huán)節(jié)識(shí)別。
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM711

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本文編號(hào)：1199561