基于随机化学算法识别连锁故障最小n-k事故集合
电力系统实际运行中常常发生n-k(k重同时故障)事故,严重时可引发连锁故障。针对目前的随机搜索算法在识别最小n-k事故时计算量大,而现有故障筛选方法大多数只针对导致系统失稳的故障的问题,可利用随机化学算法来有效识别最小n-k事故集合,同时获得大量可能引发连锁故障的最小n-k事故集合。与其他搜索算法相比,寻找一个最小n-k事故集合最多只需O(log(n))次仿真。以中国东部某电网为例,仿真试验运用改进的OPA(ORNL—PSerc-Alaska)模型,验证了随机化学算法识别最小n-k事故集合的有效性。此外,随机化学算法可为识别系统脆性线路提供新的思路。...
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Veröffentlicht in: | 电力系统保护与控制 2015, Vol.43 (8), p.35-40 |
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1. Verfasser: | |
Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
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Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | 电力系统实际运行中常常发生n-k(k重同时故障)事故,严重时可引发连锁故障。针对目前的随机搜索算法在识别最小n-k事故时计算量大,而现有故障筛选方法大多数只针对导致系统失稳的故障的问题,可利用随机化学算法来有效识别最小n-k事故集合,同时获得大量可能引发连锁故障的最小n-k事故集合。与其他搜索算法相比,寻找一个最小n-k事故集合最多只需O(log(n))次仿真。以中国东部某电网为例,仿真试验运用改进的OPA(ORNL—PSerc-Alaska)模型,验证了随机化学算法识别最小n-k事故集合的有效性。此外,随机化学算法可为识别系统脆性线路提供新的思路。 |
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ISSN: | 1674-3415 |