电力网络地震风险评估与加固规划的多模型概率框架

电力网络是关键生命线，地震期间的中断可导致严重的级联故障并显著阻碍灾后恢复。增强其地震韧性需要以成本效益和系统意识的方式识别和加固脆弱组件。然而，现有研究常忽视电力网络在地震负荷下的系统行为。常见局限包括：忽略网络整体相互依赖性的孤立组件分析、假设二元状态或损伤独立性的过于简化的损伤模型，以及排除电气运行约束。这些简化会导致风险估计不准确和加固决策效率低下。本研究提出一种用于电力系统地震风险评估和加固规划的多模型概率框架。该方法集成了：(1) 区域地震危害特征，包括地面运动预测和空间相关模型；(2) 基于脆弱性函数和多状态损伤-功能映射的数值组件级损伤分析；(3) 通过图基岛屿检测和受约束最优潮流分析进行系统级级联冲击评估；(4) 通过启发式优化进行加固规划，以最小化预期年功能损失 (EAFL) 在预算约束下。通过蒙特卡罗模拟在框架整个过程中传递不确定性。该方法在 IEEE 24 总线可靠性测试系统上进行示范，展示了其捕获级联故障、识别关键组件以及生成有效加固策略的能力。结果凸显了该框架作为增强电力基础设施地震韧性的可扩展、数据驱动决策支持工具的潜力。