电力信息物理网络双隐性连锁故障模型研究

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1、学校代码10530学号201510171838分类号TM715密级公开硕士学位论文电力信息物理网络双隐性连锁故障模型研究学位申请巩政指导教师李利娟副教授学院名称信息工程学院学科专业电气工程(专业型)研究方向智能电网二○一八年六月六日ResearchonDoubleHiddenCascadingFailureModelinCyberPhysicalPowerGridCandidateGongZhengSupervisorA.P.LiLijuanCollegeTheCollegeofInformationEn

2、gineeringProgramElectricalEngineeringSpecializationSmartGridDegreeMasterofEngineeringUniversityXiangtanUniversityDate6th,June,2018摘要现代电网正在逐步与传感、通信和处理平台密切融合，成为一个复杂的电力信息物理网络(CyberPhysicalPowerGridCPPG)。CPPG可以借助大规模的传感测量系统和复杂的信息网络及时获得整个系统的全面详细信息；但是，信息网络带来了新的不

3、确定性，当信息网络出现意外故障时，可能会导致电力物理网络丧失可观性和可控性，从而使整个耦合网络面临巨大风险。因此对电力网和信息通信网进行耦合建模、脆弱性分析并提出针对性的保护措施具有重要的理论价值。本文针对电力信息物理网络做了如下研究：基于复杂网络理论，考虑电力物理网络隐性故障和信息网络隐藏性故障，建立了电力信息物理网络双隐性连锁故障模型。该模型考虑了信息网络中的隐藏性故障及其孤岛问题，以最小切负荷为目标对电力物理网络进行优化。在节点随机攻击下对模型进行仿真得到信息网络节点隐藏性故障率的临界区间(0.15

4、-0.25)。当信息网络节点隐藏性故障率低于临界区间时，电网与信息网之间采用无标度结构的信息网络耦合方式，高于临界区间时采用小世界结构信息网络耦合方式，可提高电力信息物理网络的鲁棒性，降低大停电风险。提出了基于马尔可夫链的隐藏性故障概率预测的电力信息物理网络双隐性故障模型，通过对耦合网络连锁故障模型仿真，进一步验证在不同的信息网络节点临界故障区间下，电力物理网络与信息网络应采取不同信息网络结构的耦合组网形式。提出了考虑信息物理网络双隐性故障的电力物理网络脆弱性评估指标。基于所提出的指标，仿真得到蓄意攻击下

5、，电力网络耦合小世界结构的信息网络在电网连通性、负荷损失方面均优于耦合无标度结构的信息网络。耦合网络中的关键性线路不同于单一网络中识别出来的关键线路，因此对于耦合网络的关键线路识别需要进一步研究，这些能为电网规划设计与保护提供参考。关键词：电力信息物理网络；隐性故障；连锁故障；脆弱性IAbstractThemodernpowergridiscloselyintegratingwithsensing,communicationandprocessingplatforms，whichisgraduallybe

6、comingacomplexcyberphysicalpowergrid(CPPG).TheCPPGcantimelyobtaincompletedetailsoftheentiresystemwithlarge-scalesensorymeasurementsystemsandcomplexinformationnetworks.However,thecommunicationnetworksalsobringsnewuncertaintiesthatunexpectedmalfunctionsinth

7、enetworksmayresultinthelossofvisibilityandcontrollabilityofthephysicalpowergrid,thusmakingtheentirecouplingnetworkfacegreatrisks.Therefore,it'sofmajortheroticalvaluetoconductcouplingmodelingandvulnerabilityanalysisonthecyberphysicalpowergridandproposecorr

8、espondingprotectionstrategies.Themainresearchonthecyberphysicalpowergridisasfollows:Basedonthecomplexnetworktheory,consideringthehiddenfaultsofthephysicalpowernetworkandhiddenfaultsofthecybernetwork,adual-hiddencasc