本文選題：連鎖故障 + 馬爾可夫鏈　； 參考：《電網(wǎng)技術》2016年10期

【摘要】：仿真分析是連鎖故障負荷損失分析的重要方法。目前仿真效率過低是制約其應用的瓶頸問題。其根本原因之一是缺乏一般的數(shù)學模型以構建具有嚴格理論支持的負荷損失分析方法。根據(jù)連鎖故障的馬爾可夫性,建立了一般的馬爾可夫鏈模型,將相關負荷損失建模為由馬爾可夫鏈決定的隨機變量,在保留其主要物理特征的前提下為各種分析模型提供了統(tǒng)一的數(shù)學背景。在此基礎上,充分利用連鎖故障的序貫性與馬爾可夫性,設計了基于序貫重要性采樣的連鎖故障負荷損失分析方法,并給出了其降低仿真次數(shù)和估計方差的理論保證。該方法可應用于各種連鎖故障仿真模型,算例分析驗證了其與傳統(tǒng)蒙特卡洛方法相比的高效性。
[Abstract]:Simulation analysis is an important method for load loss analysis of cascading faults. At present, the low efficiency of simulation is the bottleneck of its application. One of the basic reasons is the lack of general mathematical model to construct the load loss analysis method with strict theoretical support. According to the Markov property of cascading faults, a general Markov chain model is established, and the related load loss is modeled as a random variable determined by Markov chain. On the premise of preserving its main physical characteristics, it provides a unified mathematical background for all kinds of analytical models. On this basis, a method of load loss analysis for cascading faults based on sequential importance sampling is designed by making full use of the sequential and Markov characteristics of cascading faults, and the theoretical guarantee to reduce the number of simulations and estimate the variance is given. This method can be applied to a variety of cascading fault simulation models, and its efficiency compared with the traditional Monte Carlo method is verified by an example.
【作者單位】： 電力系統(tǒng)及發(fā)電設備控制和仿真國家重點實驗室(清華大學電機系);國網(wǎng)四川省電力公司電力科學研究院;
【基金】：國家自然科學基金創(chuàng)新研究群體項目(51321005);國家自然科學基金資助項目(51377091)~~
【分類號】：TM711

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本文編號：1954858