非参关联分析揭示电网故障下的负荷损失关键指标

本文主要探讨了在电网连锁故障中，负荷损失数值特征的非参关联分析方法。作者首先指出，随着全球范围内的大型电网连锁故障导致的大停电事件频发，对电网的稳定性和安全性研究显得尤为重要。为了深入理解这种故障传播机制和其对电力系统的破坏程度，文章借鉴了复杂网络理论和复杂系统熵理论的研究成果。 在研究过程中，作者构建了一个基于多层时序演化连锁故障模型的数据仿真平台，该平台模拟了电网在不同阶段的实际运行情况。他们选择电气状态指标、网络结构指标和有序分布指标作为研究的核心电网特性指标，这些指标能够反映电网的运行状态、拓扑结构和数据分布特性。 通过大量仿真实验，作者获取了连锁故障下负荷损失与电网特性指标的海量数据样本。然后，他们运用非参数独立性筛选方法，剔除了那些与负荷损失关联性较弱的特性指标，确保了分析的准确性。进一步，他们采用了Group Lasso非参数回归算法，这是一种先进的统计学习方法，可以有效地识别和估计非线性和多重共线性条件下变量之间的关联性。 在西南某省级电网的实际案例中，作者证实了非参关联分析方法的有效性，它能够揭示出与连锁故障负荷损失有强烈关联的电网特性指标，同时也提供了清晰的关联强度和趋势信息。这些发现对于电力系统的风险评估、预防措施制定以及故障后的快速恢复策略具有重要意义。 本文的关键点包括：连锁故障、负荷损失、电网特性指标（如电气状态、网络结构和有序分布）、非参数关联性分析、非参数独立性筛选和Group Lasso非参数回归算法的应用。研究结果有助于电力行业的研究人员和实践者更好地理解和控制电网的复杂动态行为，减少因连锁故障引发的大规模停电事件带来的经济损失。