• 设为首页
  • 加入收藏
  • 联系邮箱
  • 网站首页
  • 期刊介绍
    • 期刊简介
    • 历任主编
    • 期刊荣誉
  • 编委会
    • 社长及主编
    • 主任委员
    • 编委名单
  • 投稿指南
    • 作者须知
    • 投稿步骤
    • 范文(规范细则)
    • 稿件处理流程
    • 著作权转让协议
  • 期刊影响力
  • 开放获取
  • 出版道德政策
    • 出版伦理声明
    • 学术不端认定和处理方法
    • 广告及市场推广
    • 同行评议流程
    • 斟误和撤回
    • 回避制度
    • 文章署名及版权转让
  • 历年目次
  • 联系我们
  • English
站内检索    
 
魏震波,关翔友,高红均,刘梁豪.基于局部贪婪优化的电网自组织临界子区域辨识方法[J].电测与仪表,2020,57(22):17-23.
WEI Zhenbo,GUAN Xiangyou,GAO Hongjun,LIU Lianghao.Self-organized Criticality Sub-area Identification Method Based on Local Greedy Optimization Method[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2020,57(22):17-23.
基于局部贪婪优化的电网自组织临界子区域辨识方法
Self-organized Criticality Sub-area Identification Method Based on Local Greedy Optimization Method
DOI:DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2020.22.003
中文关键词:  级联事故,自组织临界,能量函数,复杂网络,局部贪婪优化算法
英文关键词:cascading  accident, self-organized  criticality, energy  function, complex  network, the  local greedy  optimization algorithm
基金项目:国家自然科学基金“多类型利益主体集群交易驱动的配电网分布鲁棒规划方法”(51807125);
           
作者中文名作者英文名单位
魏震波WEI Zhenbo四川大学电气工程学院
关翔友GUAN Xiangyou四川大学电气工程学院
高红均GAO Hongjun四川大学电气工程学院
刘梁豪LIU Lianghao四川大学电气工程学院
摘要点击次数: 1385
中文摘要:
      针对传统电力系统自组织临界现象研究角度及其物理模型——沙堆模型无法有效解释当前电网级联事故体现出的新特征,提出了社区自组织临界性概念及其物理模型——重叠沙堆模型。首先,应用能量函数并结合直接法的建模方式,量化电网线路之间的能量关联关系,并由从构造出加权无向复杂网络模型;之后,在此模型的基础上,运用局部贪婪优化算法实现电网自组织临界子区域辨识;最后,通过级联故障模拟仿真量化分析自组织临界子区域作用。研究表明,电网级联事故本质上是某一子区域达到SOC状态;在以线路为基本结构单元,能量函数量化权重的复杂网络模型的执行环境内,局部贪婪优化算法可有效挖掘电网中的自组织临界子区域。为电网级联事故安全性分析提供新的思路。
英文摘要:
      Because the traditional self-organized criticality (SOC) research point of power system and its physical model—the sand pile model and cannot effectively explain the new characteristics of cascading accidents under the existing development trend of the power grid, we propose the concept of community self-organized criticality and its physical model—the overlapping sand pile model indicates that the grid cascading accident is essentially a sub-area reaching the SOC state. Firstly, the energy function is applied and combined with the direct method modeling method to quantify the energy correlation between the grid lines, and the weighted undirected complex network model is constructed. Then, based on the model, the improved the local greedy optimization algorithm is used to realize the self-organized criticality sub-area identification of the power grid. Finally, the simulation results verify the effectiveness of the above model and algorithm. In the execution environment of a complex network model with line as the basic structural unit and energy function quantization weight, the local greedy optimization algorithm can effectively mine the SOC sub-area in the power grid. Then, we can provide new ideas for grid cascading accident safety analysis.
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭
  • 哈尔滨电工仪表研究所有限公司
  • 中国电工仪器仪表信息网
  • 中国仪器仪表学会
  • 中华人民共和国新闻出版总署
  • 中国科技期刊编辑学会
  • 黑龙江省科学技术协会
  • 编辑之家
  • 中国知网
  • 万方数据库
  • 维普网
  • 北极星电力网
  • 中华中控网
  • 网站首页
  • 期刊介绍
    • 期刊简介
    • 历任主编
    • 期刊荣誉
  • 编委会
    • 社长及主编
    • 主任委员
    • 编委名单
  • 投稿指南
    • 作者须知
    • 投稿步骤
    • 范文(规范细则)
    • 稿件处理流程
    • 著作权转让协议
  • 期刊影响力
  • 开放获取
  • 出版道德政策
    • 出版伦理声明
    • 学术不端认定和处理方法
    • 广告及市场推广
    • 同行评议流程
    • 斟误和撤回
    • 回避制度
    • 文章署名及版权转让
  • 历年目次
  • 联系我们
地址:哈尔滨市松北区创新路2000号    邮编:150028
邮箱:dcyb@vip.163.com    电话:0451-86611021;87186023
© 2012 电测与仪表    哈公网监备2301003445号
黑ICP备11006624号-1
技术支持:北京勤云科技发展有限公司