面向智能电网系统的自更新K-故障列表
系统与控制
2021-01-29 v2 系统与控制
摘要
智能电网中运营者的可靠决策取决于对其各实体间内部与相互依赖关系的正确分析，以及在对时刻对最关键实体的准确识别。基于测量的自更新故障列表可向运营者提供关于当前系统状况的实时信息，从而帮助运营者采取所需行动。本文使用一种称为改进隐式相互依赖模型（MIIM）[1]的依赖模型，捕获给定电力-通信网络实体间的底层内部与相互依赖关系。给定整数K，事件驱动的自更新故障列表问题给出K个最关键实体的列表，这些实体的故障会在当前时刻使网络损伤最大化。鉴于该问题为NP完全问题，本文提供了一种利用系统测量生成实时故障列表的快速启发式方法。通过将基于IEEE 14总线系统的智能电网使用MIIM模型对不同K值得到的故障列表，与由MATPOWER和Java网络模拟器（JNS）构成的联合仿真系统仿真该智能电网所得故障列表进行比较，完成了工作验证。结果还表明，基于ILP的求解[2]和使用MIIM的所提启发式求解所预测的网络损伤，比使用另一种称为隐式相互依赖模型（IIM）[3]的依赖模型所得结果更为真实。
引用
@article{arxiv.2101.08896,
title = {A Self-Updating K-Contingency List for Smart Grid System},
author = {Sohini Roy and Arunabha Sen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.08896},
year = {2021}
}
备注
Presented in 2021 IEEE 11th Annual Computing and Communication Workshop and Conference (CCWC). arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2008.08074