基于风险梯度和马尔可夫树搜索的连锁停运风险管理
系统与控制
2017-11-07 v2
摘要
由于连锁停运是电力系统的主要威胁，降低潜在连锁停运的风险十分重要。本文提出一种基于马尔可夫树搜索的连锁停运风险管理方法。通过对连锁停运风险进行树扩展，利用具有良好收敛性的前向后向树搜索方案高效计算风险梯度，然后将其用于优化模型以最小化控制成本同时有效降低连锁停运风险。为克服计算风险梯度时线性化的局限，进一步开发了迭代风险管理(IRM)方法。在RTS-96三区域系统上的测试验证了计算的风险梯度的准确性及其降低风险的有效性。所提IRM方法的时间性能在RTS-96系统、410总线美加东北系统和1354总线中欧系统上进行了测试，并展示了其在实用电力系统在线或每小时决策支持上的潜力。
引用
@article{arxiv.1704.02556,
title = {Management of Cascading Outage Risk Based on Risk Gradient and Markovian Tree Search},
author = {Rui Yao and Kai Sun and Feng Liu and Shengwei Mei},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.02556},
year = {2017}
}
备注
10 pages. Accepted by IEEE Transactions on Power Systems