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基于传染病模型的电网扰动传播动力学分析

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项目背景

近年来,随着电网负荷的快速增长、电动汽车的大规模接入、规模化新能源并网以及电力市场改革等因素的影响,电力系统随机性逐渐成为影响电力系统安全稳定运行的重要原因,电网安全稳定裕度的降低使得由局部扰动导致全网性事故的可能性大大增加。电网的扰动不可避免,如果在扰动影响还未明显显现时,通过对电网扰动传播动力学分析,采取相应的控制措施提前预防,就可以降低扰动对电网影响,从而保证电网安全稳定运行。

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论文所解决的问题及意义 

研究电力系统复杂网络上传播动态特性意义重大,一个好的传播动力学模型能对电网扰动传播行为有更为准确直观的了解,对电网整体态势进行宏观把握,有助于发现传播行为的薄弱环节,准确预测可能带来的危害程度,协助制定相关控制策略。


传统电力系统动力学理论研究基于确定性模型,未能考虑随机因素对电力系统动力学特性的影响,传统方法对机理模型准确性的依赖,以及建模过程中的各种简化和假设使模型法分析结果不能充分反映电网实际运行状况的问题,存在明显局限性。近年来,大数据技术快速发展,采用基于数据分析去研究电网扰动传播动力学是重要而紧迫的任务,然而在采用数据驱动来研究电力系统问题时常面临缺乏理论指导等问题。


对于电力系统,其物理机理外在表现为数据,对于其他领域,尽管研究的物理系统不同,其外在表现也为数据,当任一系统外在表现为数据时,可以考虑对于电力系统的研究去借鉴其他领域基于数据驱动的理论指导和分析方法。本文在研究电网扰动传播动力学模型时借鉴生物学中成熟的传染病模型,将其应用在电力行业,进行一种跨界的尝试。

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论文重点内容  

首先,结合复杂网络与随机矩阵理论进行建模,基于电网拓扑结构从数据驱动角度去研究电网扰动传播动力学行为,对传统电网扰动传播分析进行有效补充;其次,通过复杂网络拓扑分析建立各节点的相对重要性指标,利用随机矩阵理论分析电网时空数据关联关系确定扰动特性;最后,在此基础上建立扰动传播动力学模型,对扰动发生后电网群体性行为进行预测分析,通过将预测结果与仿真结果对比,验证了所提模型的有效性和正确性。

基于传染病模型的电网扰动传播动力学分析

图1  扰动传播动力学模型建模思路及应用

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结论 

本文提出了一种电网扰动传播动力学分析方法,旨在解决在电网随机性问题逐渐突出的情况下,系统扰动传播问题。


1)该方法既考虑了电力系统复杂网络拓扑结构又考虑了基于数据驱动分析电网内外部时空数据之间的关联关系,充分利用电网状态因素和影响因素,基于随机矩阵理论将历史数据与实时数据充分利用,有助于电网扰动的在线分析及预测。所提出的传播强度指标能较好地反映节点在系统中的重要程度和扰动严重程度等性能指标,可以对扰动影响程度提前预警,从而采取相应控制措施。


2)在传染病模型中对于每一个传染强度可以求得其对应波及范围的平均值,将该值从零向正实数转换的关键转折点对应的传染病强度称为传播阈值,进一步可类比研究电网扰动传播强度对系统稳定性的影响,衡量网络传播动态行为。采用该方法可进一步进行扰动源定位及发生扰动原因溯源,为电网在线主动安全稳定控制实施提供决策信息。

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