基于相互依存复杂网络理论的智能电网风险评估
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:71501017
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:17.4万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:G0107.管理系统工程
- 结题年份:2018
- 批准年份:2015
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2016-01-01 至2018-12-31
- 项目参与者:王文; 何施茗; 唐夏菲; 叶轩; 黄宇浩; 方涛; 彭潇;
- 关键词:
项目摘要
Smart grid is an interdependent complex networks coupling cyber network and power network (grid) together. According to the recent research results from complex network theory, this kind of interdependent features will introduce new vulnerability. However, current study is mainly focused on conceptual models of interdependent complex network, which cannot identify where the vulnerable part of smart grid is. Also there are no proper strategies to tackle potential risks. In general terms, the aims of this project are going to develop improved models and risk assessment methods by considering important smart grid features and then propose new countermeasures against potential risk. In detail, firstly, study on the complexity of smart grid; exploit important features including dynamic and steady state features of cyber network and power network as well as the characteristics of information flow and power flow; then extend the conceptual model of interdependent network to smart grid model by considering these important features. Secondly, study on the cascading mechanism within and between cyber network and power network. Then propose new risk assessment method which can simulate the process of cascading failures and identify vulnerable parts. Thirdly, based on the obtained results, comprehensive security strategies will be presented to enhance the robustness of smart grid and reduce the potential risk of cascading failures as well as large blackouts.
智能电网是信息网络与电力网络耦合而成的复杂网络且具有相互依存的关系。最新的复杂网络研究成果表明,这种相互依存的特性将会带来新的脆弱性。但目前的研究主要是基于相互依存网络的概念模型,无法辨识具体智能电网的脆弱环节在哪里,更缺乏有效的措施来预防这种可能的风险。本项目拟基于概念模型发展能够描述智能电网特性的改进模型和连锁故障的风险评估方法,并对可能的风险提出应对策略。具体地,首先对智能电网的复杂性进行研究,提取信息网与电力网的重要特性,包括动态和静态特性以及信息流和潮流特性,并结合概念模型形成智能电网的复杂网络模型;其次研究两个网络内部及其之间的连锁故障传播机理,提出连锁故障的风险评估方法。该方法能够模拟连锁故障的发生,发展过程,并能估计连锁故障的后果,辨识出脆弱环节。最后根据辨识出的风险,提出综合的安全策略,降低可能的风险,从而有效地防止连锁故障和大停电的发生。
结项摘要
项目背景和主要研究内容. 随着人类社会的发展,大电网互联带来了巨大的社会和经济效益,但同时也使得安全管理这个超级复杂系统更加困难,电网灾变的风险日益增加。目前正在蓬勃发展的智能电网是由信息网络和电力网络耦合而成的相互依存的复杂网络。最新的复杂网络研究成果表明,这种相互依存的特性将会带来新的脆弱性。但目前的研究主要是基于相互依存网络的概念模型,无法辨识具体智能电网的脆弱环节,更缺乏有效的措施来预防这种可能的风险。 . 本项目拟基于概念模型发展能够描述智能电网特性的改进模型和连锁故障的风险评估方法,并对可能的风险提出应对策略。具体地,首先对智能电网的复杂性进行研究,提取信息网与电力网的重要特性,包括动态和静态特性以及信息流和潮流特性,并结合概念模型形成智能电网的复杂网络模型;其次研究两个网络内部及其之间的连锁故障传播机理,提出连锁故障的风险评估方法。该方法能够模拟连锁故障的发生,发展过程,并能估计连锁故障的后果,辨识出脆弱环节。最后根据辨识出的风险,提出综合的安全策略,降低可能的风险。..重要结果、关键数据及其科学意义. 项目采用了理论分析和仿真实验相结合的方法。项目组取得的主要研究进展、重要结果、关键数据等及其科学意义或应用前景如下:. 项目组研究了不同类型的信息网络与电力网络各自内部的拓扑连接关系,动态和静态特性,以及信息流和潮流的输送特性,提出了新的智能电网复杂网络模型;基于该模型,我们提出了一种新的智能电网风险评估方法。该方法创新的考虑了电力网络的潮流特性和网络结构,考虑了信息网中信息流的传输特性,连锁故障机理,以及电力网络和信息网络的动态和静态特性。与概念模型相比,提出的模型和方法更能有效地模拟和评估级联故障的发生、发展过程,定量连锁故障的后果,辨识智能电网的脆弱环节;基于四川,湖北,华中电网的真实数据(500 kV的输电网),我们引入了信息网络,并分别构建了这三个地区的智能电网框架。我们对这三个智能电网模型分别进行了脆弱性分析。我们发现,如果电力网络和信息网络在结构上具有相似性,这种智能电网的结构更健壮。此外,项目组还提出了多个模型和方法(见结题报告正文),它们为有效的研究和管理智能电网这个超级复杂系统提供了有力工具。.
项目成果
期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Distributed consensus optimization in multiagent networks with time-varying directed topologies and quantized communication
具有时变定向拓扑和量化通信的多智能体网络中的分布式共识优化
- DOI:--
- 发表时间:2017
- 期刊:IEEE Transactions on Cybernetics
- 影响因子:11.8
- 作者:Huaqing Li;Chicheng Huang;Guo Chen;Xiaofeng Liao
- 通讯作者:Xiaofeng Liao
Consensus Analysis of Multiagent Systems with Second-Order NonlinearDynamics and General Directed Topology: An Event-Triggered Scheme
具有二阶非线性动力学和一般有向拓扑的多智能体系统的一致性分析:事件触发方案
- DOI:--
- 发表时间:2016
- 期刊:Information Sciences
- 影响因子:8.1
- 作者:Huaqing Li;Guo Chen;Zhaoyang Dong;Dawen Xia
- 通讯作者:Dawen Xia
Event-triggered consensus in nonlinear multi-agent systems with nonlinear dynamics and directed network topology
具有非线性动力学和有向网络拓扑的非线性多智能体系统中的事件触发共识
- DOI:10.1016/j.neucom.2015.12.047
- 发表时间:2016
- 期刊:Neurocomputing
- 影响因子:6
- 作者:Huaqing Li;Guo Chen;Tingwen Huang;Wei Zhu
- 通讯作者:Wei Zhu
Attraction region seeking for power grids
寻找电网吸引力区域
- DOI:--
- 发表时间:2017
- 期刊:IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs
- 影响因子:--
- 作者:Huaqing Li;Guo Chen;Xiaofeng Liao;Tingwen Huang
- 通讯作者:Tingwen Huang
A power flow based model for the analysis of vulnerability in power networks
用于分析电力网络脆弱性的基于潮流的模型
- DOI:10.1016/j.physa.2016.05.001
- 发表时间:2016
- 期刊:Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications
- 影响因子:--
- 作者:Zhuoyang Wang;Guo Chen;David J. Hill;Zhaoyang Dong
- 通讯作者:Zhaoyang Dong
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