本文關(guān)鍵詞：基于電力系統(tǒng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征的線路脆弱性風(fēng)險(xiǎn)分析　出處：《電力自動化設(shè)備》2014年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：提出了一種從電力系統(tǒng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征角度分析線路脆弱性風(fēng)險(xiǎn)的方法。該方法首先采用自下而上的層次聚類法挖掘線路脆弱性的層次風(fēng)險(xiǎn),并以電力系統(tǒng)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征為條件屬性,以電力系統(tǒng)線路脆弱性為決策屬性,建立系統(tǒng)樣本決策表;然后采用基于貪婪啟發(fā)式算法的ID3決策樹數(shù)據(jù)挖掘法,建立線路脆弱性的精細(xì)化決策表;最后根據(jù)決策樹建立電力系統(tǒng)線路脆弱性的層次風(fēng)險(xiǎn)模型,各層次所含線路的脆弱性風(fēng)險(xiǎn)與層次聚類法所得層次風(fēng)險(xiǎn)水平一致。IEEE 39節(jié)點(diǎn)算例結(jié)果表明電力系統(tǒng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征的分布情況決定了系統(tǒng)脆弱性線路風(fēng)險(xiǎn)大小。
[Abstract]:This paper presents a method to analyze the line vulnerability risk from the point of view of the power system complex network characteristics. Firstly, the bottom-up hierarchical clustering method is used to mine the line vulnerability level risk. Taking the complex network characteristics of power system as the conditional attribute and the power system line vulnerability as the decision attribute, the system sample decision table is established. Then the ID3 decision tree data mining method based on greedy heuristic algorithm is used to establish the detailed decision table of line vulnerability. Finally, the hierarchical risk model of power system line vulnerability is established according to the decision tree. The vulnerability risk of the lines contained at each level is consistent with the hierarchical risk level obtained by hierarchical clustering method. IEEE. The results of 39 bus examples show that the distribution of complex network features determines the vulnerability of the system.
【作者單位】： 東南大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51277028)~~
【分類號】：TM711
【正文快照】： 0引言現(xiàn)代電力系統(tǒng)是一個復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。電力系統(tǒng)連鎖故障以及大停電事故,如系統(tǒng)失步、過負(fù)荷、電壓異常等的發(fā)生一般不是由一個簡單原因引起,而是一系列因素相互影響、發(fā)展及擴(kuò)大的后果[1-2]�，F(xiàn)有文獻(xiàn)采用風(fēng)險(xiǎn)理論從不同角度分析了電力系統(tǒng)連鎖故障發(fā)生的概率水平,如系統(tǒng)

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1416834