基于复杂网络理论的电网脆弱性研究

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1、分类号:UDC:学校代号:11845广东工业大学硕士学位论文(工程硕士专业学位)基于复杂网络理论的电网脆弱性研究潘高峰指导教师姓名、职称:王星垡副数握学科(专业)或领域名称:电氢工猩学生所属学院:自动丝堂陵论文答辩日期:2Q!垒生5旦三Q目ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegreeofMaster(MasterofEngineering)Thestudyofpowergridvulnerabilitybasedoncomplexnetworkt

2、heoryCandidate:PanGaofengSupervisor:AssociateProLWangXinghuaMay30,2014SchoolofAutomationGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou,Guangdong,P.R.China,510090mml洲7叭5㈧弱帆2叭Y摘要摘要电能作为当今社会最主要的能源供给方式,影响着整个国家的工业发展、人民日常生活便捷、社会和谐稳定等各个方面,伴随着国家经济发展和人民生活水平的提高,为满足日益增大的电能负荷需求,电网也逐步朝着规模更

3、大、联系更复杂、结构更加多样发展。然而在最近数十年内却发生的多起电网大规模连锁故障表明了大电网结构仍然具有其固有的脆弱性。从而引起国内外专家学者对大停电事故的广泛关注,研究发现利用传统基于微分方程的方法不能很好评估这种连锁故障,需要寻求新的方法对大电网进行全面有效的脆弱性评估,目前基于风险值指标和复杂网络理论方法成为研究电网脆弱性的热点之一。本文首先利用传统脆弱性指标对IEEE39节点电网进行了脆弱性评估,并建立改进的电网加权演化模型,利用随机攻击和蓄意攻击展现网络脆弱性差异;然后提出了基于随机游走算法的电网脆弱性节点和连边识别方法,

4、该算法解决了电能传输路径并非节点对之间最短路径,而是一种概率性随机游走,利用时域仿真法验证所筛选指标是合理有效的;文章最后利用复杂网络理论中的社团结构算法对电网进行无功分区识别研究,社团结构与电网分区具有类似性,该算法是以电网结构自身特征为主而不是传统依据行政地域的划分,具有较好的适用性,并利用复杂网络基本特征量改进传统分区内电压主导节点的筛选方法,最后用时域仿真验证了结果的有效性。关键词:脆弱性;关键节点;电网分区;复杂网络;大电网AbstractAbstractAsthemainformofenergysupplyfortoday

5、’Ssociety,electricityhasgreataffectwiththecountry’Svariousaspects,suchastheindustrialdevelopment,thepeople’Sdailylifeandthesocialstabilityandharmony.Withthedevelopmentofnationaleconomyandtheimprovementofpeople’Slivingstandards,tomeettheincreasingloaddemandofenergypowerg

6、ridbecomemuchlargerscale,morecomplicatedconnectionandstructuraldiversityatthesametime.Inrecentdecades,large-scalecascadingfailurehappenedinseveralgridsillustratedthatbiggridwasvulnerability,widespreadblackoutsinpowergridhasasignificantimpactonsociallifeandeconomicproduc

7、tionBlackouthascausedwideattentionofexpertsandscholarsbothathomeandabroad,researchhasfoundthatusingthetraditionalmethodbasedondifferentialequationscannotevaluatethiskindofcascadingfailurewell,SOweneedtolookfornewapproacheswhichcanoverallandeffectiveevaluatepowergrid’Svu

8、lnerability;atpresentdifferentmethodsbasedonriskvaluemarkandcomplexnetworktheoryhavebeenhotspotstostudythefrag

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