基于故障链聚类算法的电网关键线路辨识

基于故障链聚类算法的电网关键线路辨识
研究连锁故障发展机理以及辨识故障演化路径中的关键线路，对揭示电力系统薄弱环节、降低连锁故障风险具有重要意义。为此，文中提出一种基于故障链聚类算法的电网关键线路辨识方法。首先，建立改进的基于直流潮流法的电力系统解列模拟器（DCSS）连锁故障仿真模型，配合随机化学（RC）法高效生成含详细时序信息的故障链集合；然后，以编辑距离为相似性指标实现对故障链的层次聚类，分类后的故障链集合不仅可以降低后续数据挖掘的难度，而且能够更加全面地识别出不同连锁故障演化模式中的薄弱环节；最后，以Matpower 2 383节点系统为例，根据关键线路扩容后系统风险水平的下降程度评估各类算法所辨识线路的重要性。结果表明文中方法能更好降低系统连锁故障风险水平，证明了所提模型及算法的有效性。

标题：
基于故障链聚类算法的电网关键线路辨识
Critical line identification of power grid based on fault chain clustering algorithm

作者：
黎寿涛，夏成军，钟明明，管霖
LI Shoutao, XIA Chengjun, ZHONG Mingming, GUAN Lin

关键词：
连锁故障;相似性度量;编辑距离;层次聚类;风险评估;关键线路辨识
cascading failure;similarity measurement;edit distance;hierarchical clustering;risk assessment;critical line iden- tification

2025-1-23 19:52 上传 基于故障链聚类算法的电网关键线路辨识.pdf

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