电力系统线路脆弱性风险分析：复杂网络视角

"本文主要探讨了基于电力系统复杂网络特征的线路脆弱性风险分析方法，通过层次聚类和决策树数据挖掘技术建立精细化的风险模型，旨在理解和预测电力系统的潜在脆弱性，以提升电网的安全可靠性。" 电力系统是高度复杂的网络结构，其中线路的脆弱性风险分析是保障系统稳定运行的关键。传统分析方法往往难以揭示电网演化机制和预防大规模故障。针对这一问题，文章提出了一种新颖的方法，它从复杂网络的角度出发，深入研究线路的脆弱性。 首先，文章采用了自下而上的层次聚类法，这是一种将底层数据逐步聚合到高层次结构的过程，用于识别线路脆弱性的层次风险。这种方法能够揭示电力系统中线路脆弱性的内在结构和层次，有助于更精确地定位高风险区域。 接着，结合电力系统的复杂网络特征，如节点度分布、聚类系数等，构建了系统样本决策表。这些特征反映了网络的连接性和稳定性，对于理解系统的整体脆弱性至关重要。通过将这些特征作为条件属性，线路脆弱性作为决策属性，文章运用了基于贪婪启发式算法的ID3决策树数据挖掘法。ID3算法能从数据中自动学习并建立决策规则，使得线路脆弱性的评估更为精细化和准确。 然后，利用建立的决策树，文章构建了电力系统线路脆弱性的层次风险模型。这个模型确保了各层次的风险水平与层次聚类法的结果一致，从而提供了全面且多层次的风险评估。 最后，通过应用到IEEE 39节点系统算例，验证了电力系统复杂网络特征对于线路脆弱性风险的影响。结果表明，网络特征的分布直接影响着系统的脆弱性风险，这为理解和预测潜在的连锁故障提供了理论依据。 这项工作强调了电力系统脆弱性研究的重要性，并提供了一个有效的工具来评估和管理风险。通过对复杂网络特性的分析，可以更好地预测和控制电力系统的脆弱性，从而提高整个电网的安全运行水平。这不仅对于国内智能大电网的发展有积极的推动作用，而且对于防止大规模连锁故障和大停电事故的研究也具有深远的意义。