一种电力信息物理系统线路脆弱相关性分析方法及装置

    公开(公告)号:CN114021395B

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202210000797.X

    申请日:2022-01-04

    Abstract: 本发明公开了一种电力信息物理系统线路脆弱相关性分析方法及装置,包括通过预建立的仿真模型,进行预设次数的联合检修仿真模拟,得到高危事故数据库;通过所述高危事故数据库确定脆弱相关组及所述脆弱相关组对应的相关性系数;其中,单个所述脆弱相关组包括一对存在脆弱相关性的线缆;根据所述脆弱相关组及所述相关性系数确定所述仿真模型对应的电力信息物理系统的脆弱相关线路的分布。本发明提出了脆弱相关组及其对应的相关性量化计算的方法,能够在电力信息物理融合的背景下,对联合检修场景下能对电力系统造成潜在威胁的输电线路组合进行识别,以便从电网整体运行的角度,对检修计划进行指导决策,提高运行检修的效益与安全性。

    一种电力信息物理系统线路脆弱相关性分析方法及装置

    公开(公告)号:CN114021395A

    公开(公告)日:2022-02-08

    申请号:CN202210000797.X

    申请日:2022-01-04

    Abstract: 本发明公开了一种电力信息物理系统线路脆弱相关性分析方法及装置,包括通过预建立的仿真模型,进行预设次数的联合检修仿真模拟,得到高危事故数据库;通过所述高危事故数据库确定脆弱相关组及所述脆弱相关组对应的相关性系数;其中,单个所述脆弱相关组包括一对存在脆弱相关性的线缆;根据所述脆弱相关组及所述相关性系数确定所述仿真模型对应的电力信息物理系统的脆弱相关线路的分布。本发明提出了脆弱相关组及其对应的相关性量化计算的方法,能够在电力信息物理融合的背景下,对联合检修场景下能对电力系统造成潜在威胁的输电线路组合进行识别,以便从电网整体运行的角度,对检修计划进行指导决策,提高运行检修的效益与安全性。

    一种电力系统连锁故障关联边界的防控方法、系统及介质

    公开(公告)号:CN118920468A

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202411020609.5

    申请日:2024-07-29

    Abstract: 本发明公开了一种电力系统连锁故障关联边界的防控方法、系统及介质,用于减小连锁故障的影响范围。该方法包括:基于电力系统中每条输电线路分别作为源发故障输电线路时,电力系统的潮流重分配过程和源发故障输电线路对剩余输电线路的潮流冲击影响,构建电力系统的潮流转移相似性矩阵;将输电线路的潮流转移相似性结果输入至预设的关联强度计算公式中,计算各故障传播距离下继发故障输电线路与源发故障输电线路的关联强度;绘制连锁故障关联强度随故障传播距离的衰减曲线,基于衰减曲线的过零点定位关联边界;基于电力系统中每条输电线路在各类连锁故障的关联边界集合中的出现频率,选择输电线路施加边界管理措施。

    一种电力信息物理系统的高风险线路组合分析方法

    公开(公告)号:CN113987852B

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN202111626522.9

    申请日:2021-12-29

    Abstract: 本发明公开了一种电力信息物理系统的高风险线路组合分析方法,包括步骤:对电力信息物理系统中的连锁故障蔓延过程进行模拟,记录各输电线路有功潮流数值及其变化;生成并计算潮流转移矩阵,分析线路故障下电力信息物理系统的潮流分布特性,计算各输电线路的负载率,并基于各输电线路的负载率,计算各输电线路初始故障引发的潮流熵的波动值;基于潮流转移矩阵,根据SimRank算法,量化输电线路间的潮流转移相似性;基于潮流转移相似度,采用k‑means算法,聚类筛选得到强相似输电线路组;计算强相似输电线路组的协同影响力,输出高风险线路组;使电力信息物理系统中高风险线路组合的分析和辨识更准确、更便捷。

    一种电力信息物理系统的高风险线路组合分析方法

    公开(公告)号:CN113987852A

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202111626522.9

    申请日:2021-12-29

    Abstract: 本发明公开了一种电力信息物理系统的高风险线路组合分析方法,包括步骤:对电力信息物理系统中的连锁故障蔓延过程进行模拟,记录各输电线路有功潮流数值及其变化;生成并计算潮流转移矩阵,分析线路故障下电力信息物理系统的潮流分布特性,计算各输电线路的负载率,并基于各输电线路的负载率,计算各输电线路初始故障引发的潮流熵的波动值;基于潮流转移矩阵,根据SimRank算法,量化输电线路间的潮流转移相似性;基于潮流转移相似度,采用k‑means算法,聚类筛选得到强相似输电线路组;计算强相似输电线路组的协同影响力,输出高风险线路组;使电力信息物理系统中高风险线路组合的分析和辨识更准确、更便捷。

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