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《浙江大学》 2013年
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基于复杂系统理论的连锁故障大停电研究

张宇栋  
【摘要】:近年来国内外发生了多起由连锁故障导致的大停电,给社会和经济带来了巨大的损失。因此迫切需要对连锁故障大停电的内在机理进行分析,提出预防大停电的措施。传统的电力系统安全分析方法在分析连锁反应事故和大停电机理上存在局限性,基于复杂系统理论的连锁故障大停电研究已经成为电力系统可靠性研究的热点问题。 本论文结合复杂系统理论,从复杂网络拓扑演化、自组织临界性以及电网和通信网络的交互影响这3个方面对电力系统连锁故障大停电进行了分析,并提出预防大停电的相关措施。本文的具体工作如下: 改进了OPA模型慢动态过程的电网拓扑演化方式。通过调节该模型的演化参数可以控制电网拓扑特征参数演变过程,从而研究各个网络特征参数的变化趋势对大停电分布的长期影响。仿真结果表明,单独地调节任意一种网络特征参数都可以减小大规模停电发生概率。但是在多数情况下,各个网络特征参数之间相互影响,往往同时发生变化,并且每个网络特征参数的变化对大停电分布的影响可能不同,甚至出现相反作用。在实际电网规划中,随着新输电线路的建设,电网的拓扑特性也在逐渐变化。在仿真中我们发现,将新建变电站节点或者发电厂节点连接到度数较低的节点时更有利于降低大规模停电的发生概率。 引入复杂系统理论中同配性的概念,将线路的负载率和其脆弱性进行匹配,提出了一种新型的量化线路潮流分布特性的指标一一线路同配性指标,并应用该指标对系统的自组织临界性进行了识别。仿真结果表明,结合系统的平均负载率和潮流熵,该指标可以在多个系统的不同运行状态下有效地辨识系统的自组织临界状态,并且在系统平均负载率较低时仍具有较好的辨识能力。在预防大停电方面,线路同配性指标是现有指标的重要补充。 以信息网络中输电线路的开断状态信息传输为例,结合隐性故障模型研究了电力信息网络节点故障对于电力系统连锁故障大停电的影响,并提出了对连锁故障大停电产生重要影响的关键信息节点的辨识指标。该指标可以在不同的状态下有效地辨识出对电力系统大停电产生重要影响的信息节点。仿真结果表明,信息系统的故障对于电力系统连锁故障起到了推波助澜的作用,且信息网络的高度数和高介数节点并不是对连锁故障传播产生重要影响的关键信息节点。信息节点对应的电力线路的脆弱性与信息节点在自身网络中的拓扑特征相比,前者更能表征信息节点在电力系统连锁故障大停电中的重要性。 建立了较为符合电力系统运行实际的电力网络和通信网络交互作用模型,并通过调节相关参数设置了不同的路由策略来研究电力通信网络的传输特性对于电力系统连锁故障大停电的影响。最后,结合复杂网络的理论讨论了2个网络之间的内在相似策略对大停电的影响,并在此基础上提出了内在相似度指标。仿真结果表明,通过调整通信网络参数来设置恰当的路由策略,可以降低大停电发生的概率。在不同电力系统下仿真发现,网络间最优相似策略是相同的,采用该相似策略可以有效地降低大停电发生的概率。并且,内在相似度指标能很好地度量电网和通信网络的关联关系对大停电的影响,提高网络间的相似度可以有效抑制大停电的发生。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TM732

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【参考文献】
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