非线性异构电力网络中的相性分析：一种混合动力学方法

电力系统相性指的是在扰动后，电网中机器 exhibit 类似频率响应的现象，是模型降维和控制设计的基础。尽管存在大量经验观察，但关于复杂电力网络中相性的理解仍不完整，其中动力学可能高度异构、非线性，并且日益受到持续扰动如可再生能源 fluctuation 的影响。为填补这一差距，本文将混合动力学方法——最初根植于多智能体系统的共识分析——扩展到电力网络，以 developing a novel power network coherency analysis。我们表明，由非线性电力流耦合的相性机器的频率响应可近似由混合动力学表示，这是一种非线性异构节点动力学的加权平均，即使在时变扰动下也亦是如此。具体而言，通过 developing novel bounds on the difference between the trajectories of nodal dynamics and the blended dynamics，我们识别出两个关键因素——要么高网络连通性，要么扰动变化率较小—— contribute to coherence。它们使节点频率能够从任意初始状态快速接近混合动力学轨迹。此外，它们确保即使在系统不趋于平衡时，频率也能长期紧随该轨迹。这些见解 contribute to the understanding of power system coherency and are further supported by simulation results。