基于复杂多自主体系统的智能电网鲁棒脆弱性与防御诊断算法研究

The establishment of smart grids is based on integrated, high-speed, bidirectional communication networks. Smart grids incorporate advanced sensing and measurement technology, state-of-the-art equipment, advanced control algorithm, and decision support systems. Since smart grids have the general characteristics of complex networks and multi-agent systems, this project employs the theories of complex networks and multi-agent systems to tackle the scientific problems in real applications of smart grids. This project establishes new smart grid models with the characteristics of complex networks and multi-agent systems, and introduces new statistical parameters and calculation methods which are based on smart grid features. It aims to discover the internal mechanisms of the dynamical evolutions of smart grids and to analyze the impact of network structure and node coupling strength on robustness of the smart grid dynamical evolutions. Then the fragility link of smart grids is found based on establishing the fragility assessment models. Furthermore, this project proposes adaptive fault-tolerant control strategies, active defense and diagnostic algorithms for smart grids under different situations. The study of smart grids in this project, based on the theories of complex networks and multi-agent systems, provides a new perspective for the smart grid research. Moreover, the obtained results will be the powerful theoretical support for the smart grid analysis, design and construction.

智能电网建立在集成、高速、双向的通信网络基础之上，包含了先进的传感测量技术、先进的通信设备以及先进的控制算法和决策支持系统。智能电网具有一般复杂网络和多自主体系统的特征，因此本项目从智能电网的应用需求出发，利用复杂网络和多主体系统理论研究智能电网中的若干科学问题，主要包括：建立符合复杂网络和多主体系统特征的智能电网模型，并结合智能电网特征提出新的统计学参量和计算方法；分析智能电网动力演化内在机制，揭示不同网络结构和节点耦合强度对智能电网动力演化鲁棒性影响；通过建立脆弱性评估模型发现智能电网的脆弱性环节，研究不同情况下智能电网的自适应容错控制策略并给出主动防御与诊断算法。本项目利用复杂网络和多主体系统理论来研究智能电网，为智能电网的研究提供一个新的视角，同时所获得的成果将为智能电网的分析、设计与构建提供有力的理论依据。

本项目以复杂网络理论研究和多主体系统理论研究为基础，考虑智能电网不同于其他网络的特性，将智能电网故障中的实际问题抽象为复杂网络和多主体系统理论研究中的一系列实际问题。在这些实际问题研究驱动下，利用分布式测量与控制方法研究了广域智能电网中传输线路故障辨识、网络拓扑识别、电网暂态与电压稳定控制以及负荷优化分配控制等主要内容，并通过实验仿真验证了理论结果。. 研究了智能电网集中式的经济负荷分配优化问题，针对电网信息完全度要求高且收敛慢等问题，基于多智能体网络理论，将分布式发电单元作为多智能体，引入负荷分配预估参量与增量成本作为一致性变量，提出了一种基于多智能体一致性的分布式经济负荷分配算法。.研究了智能电网自适应防御诊断问题，利用复杂动态网络理论，给出了一类电力传输网络的建模方法，基于自适应观测器 ，设计了一种以PMU信息为基础的多故障线路识别算法，研究考虑网络中PMU信息传输时 滞下的多故障线路识别算法的设计方法。. 研究了智能电网多故障级联问题，当电网中所有传输线的初始负载和容错参数服从一定的随机分布时，把平均场理论应用到负载的重新分配中，得到了电网的概率级联故障模型，根据故障级联结束的条件得到了电网初始故障规模与最终故障规模的关系，从而得到使电网保持稳定的临界初始故障规模。. 研究了智能电网优化分配运行问题，在考虑各种物理性约束的前提下构建智能电网短期供电优化分配模型，基于ADMM算法、平均一致算法，将大规模优化问题拆分为两大类子问题，进行迭代求解全局最优解，最终达到收敛，进而得到最优有功功率分配，实现优化控制。. 这些研究为实际电力系统的优化调度和故障检测提供重要理论指导。在国内外期刊上共发表学术论文28篇，其中SCI收录21篇，培养了多名硕士博士生。