【摘 要】
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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
【机 构】
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天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室,天津理工大学自动化学院,华北电力大学电气与电子工程学院
【基金项目】
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天津市科技支撑计划重点资助项目(13ZCZDGX03800)
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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,
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