含能量耗散和容量扩充的电网级联故障模型

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1、第28卷第4期2011年4月计算机应用研究ApplicationResearchofComputersV01．28No．4Apr．2011含能量耗散和容量扩充的电网级联故障模型周海平1’2，蔡绍洪2(1．贵阳学院计算机科学系，贵阳550005；2．贵州大学理学院，贵阳550025)摘要：为了研究电力网络中级联故障产生的机理，提出了一个含能量耗散和容量扩充的级联故障模型，并用元胞自动机方法进行模拟。结果显示，在能量耗散和容量扩充这两种因素的驱动下，系统能够达到自组织临界状态。该模型较好地解释了电力系统中

2、出现的自组织临界现象。此外，还进一步研究了级联故障的控制措施，结果发现，通过对系统中的重要节点进行控制并采取适当的分流策略，能够大大降低级联故障的规模。关键词：电力网络；级联故障；自组织临界性；故障控制中图分类号：TM732文献标志码：A文章编号：1001—3695(2011)04-1396—02doi：10．3969／j．issn．100l-3695．加11．04．055Cascadingfailuremodelonpowergridwithenergy-dissipationandcapabili

3、tyexpansionZHOUHai．pin91”，CAIShao-hon92(1．却t．ofComputer&ienee，Gu／yaagCo／／ege，Gu／yang550005，Ch／na；2．ColhgeofScience。C．uirhou№渺，Guiyan955(瑚25，China)Abstract：InordertoexplorethemechanismofcascadingfailureOccursinpower酾dsystem，thispaperproposedacascadingfai

4、luremodel，inwhichconsideredenergydissipationandcapabilityexpansion．Thecomputersimulationresultsshowthatan—derthedrivenofenergydissipationandcapabilityexpansion，thesystemCanevolvetoaself-organizedcriticalstatus．Thismodelwellexplainedtheself-organizedcrit

5、icalphenomenonofpowersystem．Inaddition，studiedthemeasuresforpreventingcascadinghilure．Theresultsshowthatasfara8afewkeynodesareundercontrolledandtheproperdivertingmethodsarecarriedout，thefailuresizeCanbereducedgready．Keywords：powers=d；cascadingfailure；se

6、lf-organizederitieMity；failurecontr01P(S)。cS‘7(1)0引言级联故障是自然界中常见的一种现象，这种故障的一个典型特征就是当系统中的某个单元发生故障时会通过单元之间的关联效应致使其他单元也相继发生故障。电力网络是一个典型的容易发生级联故障的人工系统，当网络中的某个节点发生故障时，该节点上的负载会分摊到与其相邻的节点上，并使得更多的节点发生故障，这种故障可以连续传播下去，从而造成大规模的停电事故。2003年发生在北美地区的大停电事故就是一次典型的电力系统级联故障

7、‘l-引。人们对电力网络发生故障的历史数据进行了分析p’41，结果发现故障发生的频率P(s)与故障规模s之间呈式(1)所描述的幂律关系，人们把这种幂律关系当成系统达到自组织临界状态的一种标志∞”J。目前，自组织临界性的概念已经成功地应用于水文、气象、地震等自然灾害的分析和预测。尽管人们已经发现了自然界中的很多系统都具有自组织临界性，但是对自组织临界性的生成机理还缺乏理论解释。本文根据电力系统运行过程中的特点提出了一类具有能量耗散和扩容行为的级联故障模型，用该模型来解释电力网络呈现自组织临界性的原因，并

8、进一步研究降低级联故障规模的措施。1电力网络级联故障模型在电力网络中，当某个节点由于负载过大而产生故障时，为了避免短期内再次发生类似的故障，人们通常会对产生故障的节点进行修复和扩容。而在修复和扩容的这段时间内，为了避免故障对社会生产和生活造成太大影响，通常会将故障节点原来所承担的负载分摊到与其相连的节点上，在这个过程中会有一小部分能量被耗散掉。针对电力网络的这种特征，提出一个含能量耗散和容量扩充的级联故障模型。由于电网具有随机演化网络的结构特征，下面以随