基于奇异值熵与潮流分布熵的电网关键节点识别方法

本文主要探讨的是基于奇异值熵和潮流分布熵的电网关键节点辨识方法，这是在电力系统安全评估领域的一个重要进展。熵理论在此被巧妙地应用于电力系统分析，以增强对电网运行稳定性及潜在风险的理解。 首先，奇异值熵是通过衡量节点负荷变化对系统中电压幅值分布的影响来评估其重要性。电压幅值的变化是电网运行稳定性的重要标志，因此，节点的奇异值熵越大，说明其在保持系统稳定性方面的作用可能越关键。这种方法从负荷变化对电压控制的视角揭示了节点在网络中的核心地位。 其次，潮流分布熵则是衡量节点负荷变化对线路潮流分布影响的指标。电力系统的正常运行依赖于电流的合理分配，潮流分布熵高说明节点对整体潮流的均衡性有着显著影响，若节点出现异常，可能导致潮流失衡，从而引发连锁故障。 文章提出了一个综合评估指标，它结合了电气学原理，从系统安全的角度考虑，不仅关注网络结构，还考虑了节点负荷对电压和潮流的直接影响。这使得评估模型更为全面，能够更准确地识别那些在电网故障传播中起关键作用的节点。 为了验证这种方法的有效性和准确性，作者引入了系统平均负载率和能量熵作为安全指标，通过模拟连续攻击对模型进行动态测试。这表明了在实际运行环境中，该方法不仅能识别关键节点，还能在面对不同负荷状况和潜在威胁时提供有效的预警。 与其他研究相比，这篇文章的方法更注重电气参数的实际应用，如电气介数、网络效能、网络最大流等，这些参数能更好地反映节点之间的电气交互关系，从而提供更为精确的关键节点识别。同时，它也借鉴了熵理论的特性，能够量化电力系统的复杂性和不确定性，对于提高电网的稳定性和风险管理具有重要的实践价值。 总结来说，本研究在电力系统关键节点辨识上实现了从单纯网络结构分析向结合电气参数和熵理论的深化，为电网的高效运行和安全性提供了有力的支持工具。通过实证分析，证明了该方法的有效性和实用性，有望在未来电力系统保护和故障预防中发挥重要作用。