基于复杂系统理论的电网连锁故障模型及自组织临界辨识方法

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1、基于复杂系统理论的电网连锁故障模型及自组织临界辨识方法重庆大学硕士学位论文（学术学位）学生姓名：刘沛铮指导教师：王韶专业：电气工程学科门类：工学重庆大学电气工程学院二O一五年五月ComplexSystemTheoryBasedPowerSystemCascadingFailureModelandSelf-organizedCriticalityRecognitionMethodAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheDegreeofMasterofPh

2、ilosophyByLiuPeizhengSupervisedbyAssociateProf.WangShaoMajor：ElectricEngineeringSchoolofElectricalEngineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaMay2015重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要电力系统的大规模互联使得电网的复杂性日益提高，这在优化配置资源的同时，也极大增加了系统运行的不确定性，使得由单一故障引发连锁反应而导致的大停电事故频繁发生。复杂系统理论可以从整体上分析大规模互联电网的动态特性，已成为研究电力系统连锁故障

3、发生机理的一个重要途径。本文基于复杂系统理论，从电力系统连锁故障建模以及自组织临界态辨识两个方面对电力系统连锁故障进行了研究，主要研究内容如下：①现有基于复杂网络理论连锁故障模型的校正控制手段与实际电力系统存在较大差距。针对这一不足，提出基于潮流追踪的按比例削减负荷与有功网损最小的最优潮流模型相结合的校正控制方法。该方法采用潮流追踪技术，在节点故障后形成的孤岛子系统中，根据转移负荷确定负荷削减区域，并进行削减负荷。基于复杂网络理论提出计及该校正控制方法的电力系统连锁故障模型。该模型克服了只在拓扑层面对连锁故障描述的缺陷，能够反映负荷分布的变化对连锁故障的影响，物理背景

4、更加符合电力系统的运行实际。仿真结果表明，在连锁故障模拟过程中实施校正控制，可以显著减小连锁故障发生的规模。在负荷分布均匀且使用校正控制手段时，系统发生连锁故障的规模较小。此外，在计及校正控制后，连锁故障发生的规模并不严格随节点裕度系数的增加而降低，因此仅依靠提高节点裕度系数并不能在严格意义上提高电网防御连锁故障的能力。②在深入分析电网自组织临界特性的基础上，指出除线路负载率分布的不均衡性之外，节点承担电能传输任务的不均衡性同样对系统的自组织临界态具有重要影响。在线路负载率分布不均衡性方面，针对已有潮流熵以及加权潮流熵指标在不同线路负载率分布情况时指标值可能相同，且无

5、法体现具体线路的重要程度及运行情况对系统自组织临界态影响的缺陷，提出使用加权半方差指标辨识电力系统的自组织临界态。在节点承担电能传输任务的不均衡性方面，由于少数节点承担大量电能的传输任务时会导致系统进入自组织临界态，并使得节点潮流介数的分布呈现幂律分布的特性，因此提出使用节点潮流介数分布指标描述这种不均衡性并辨识系统的自组织临界态。使用基于自组织临界理论的隐性连锁故障模型对标准系统进行仿真，结果验证了所提指标的有效性。关键词：复杂系统，连锁故障，校正控制，自组织临界态，不均衡性I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTLarge-scaleinterconnect

6、ednessofpowersystemmakesitscomplexitygrowingdaily.Whileoptimizingthelayoutofresources,italsoincreasestheuncertaintyofsystemoperation,andmakescascadingblackoutsduetoachainreactiontriggeredbysinglefaultoccurfrequently.Complexsystemtheorycananalyzedynamiccharacteristicsoftheinterconnectedp

7、owersystemfromaholisticview,andhasbecomeanimportantwaytoanalyzethemechanismofcascadingblackouts.Onthebasisofcomplexsystemtheory,thispaperestablishedintheresearchofpowersystemcascadingfailuremodelandself-organizedcriticalityrecognition,anditsmainlycontentsareasfollows:①Correctiv