电力工程信息物理社会系统中考虑功率流约束的社区韧性优化
物理与社会
2020-04-03 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本文提出了电力工程信息物理社会系统中一种考虑功率流约束的社区韧性优化方法，并采用基于多智能体的算法求解。在物理侧的电力生成与社会侧的消费者及关键负荷之间建立联系的工具是功率流算法。具体而言，在所提出的社区韧性优化方法中，对消费者、产消者的情绪、共情、合作与身体健康水平进行了建模，同时考虑了电力系统约束及其对关键负荷（包括医院、避难所和加油站等）的影响。该优化考虑到社会的满意度、生活水准与社会福祉依赖于包括电力在内的能源供应。显然，由负荷削减导致的电力能源缺乏会影响心理与生理生活质量，进而影响社区韧性。所开发的约束社区韧性优化方法应用于两个案例研究，包括一个两区域 6 母线系统和一个改进的 IEEE RTS 24 母线系统。仿真结果表明，情绪、风险感知和社交媒体平台影响因子的初始值降低会导致负荷削减增加，进而使社区韧性下降。相反，合作、共情、身体健康、微电网与分布式能源容量的初始值增加会导致负荷削减减少，从而提升社区韧性。
引用
@article{arxiv.2004.00772,
title = {Community Resilience Optimization Subject to Power Flow Constraints in Cyber-Physical-Social Systems in Power Engineering},
author = {Jaber Valinejad and Lamine Mili},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.00772},
year = {2020}
}