本文是一篇电气自动化论文，本文构建了基于G1-反熵最优组合赋权法的综合评估模型对节点的脆弱性进行评估，G1-反熵法的结合将决策者的知识与数据的客观分布特性有效的组合在一起，增加了评估模型的鲁棒性。IEEE 39标准节点算例验证了所提方法的有效性。
第一章 绪论
1.1选题背景及意义
“奔腾的流水、过境的大风、普照的阳光、涌动的海潮等自然界的能源，将会通过无数水轮发电机、风力发电机、光伏光热装置、海浪发电机等载体，转换成电能，造福全人类[1]。”前国家电网董事长刘振亚在他的《全球能源互联网》一书中描绘了清洁能源替代化石能源的图景。
改革开放30年来，高耗能高污染的生产和消费对生态环境损害严重，以往的能源供给和消费模式已经难以为继。为了解决社会可持续发展所面临的能源安全、环境污染、气候变化等诸多挑战，必须加快能源变革，实现清洁发展。
我国早就提出了绿色低碳的发展战略，大力发展非化石能源，积极发展水电，安全发展核电，大力发展风电、太阳能发电，扎实推进地热能、生物质能发展。清洁能源已成为撬动能源结构调整乃至整个经济结构调整的重要支点。统计公报显示，2020年末全国发电装机容量220058万千瓦，比上年末增长9.5%。其中，火电装机容量124517万千瓦，增长4.7%；并网风电装机容量28153万千瓦，增长34.6%；并网太阳能发电装机容量25343万千瓦，增长24.1%。
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1.2国内外研究现状
1.2.1 电网的脆弱性评估现状
1994年Afouad A等人在研究电网大停电事故时首次提出了电力系统脆弱性的概念[15]。 电力系统的脆弱性是指电力系统处于正常运行的情况下或处于信息、计算、通信等各种因素作用下，在面对扰动或故障时，能够维持稳定运行的能力。
电力系统中，脆弱源是指造成连锁故障的初始故障元件，主要有脆弱线路和脆弱母线等。其中母线作为电能传输的出发点和汇集点，在拓扑建模中往往被视为节点。近年来，虽然国内外的专家学者们已经提出了很多种研究方法，但能够全面且准确的反映出电网的安全状态，并且能够用于指导制定控制策略的实时在线的脆弱性评估方法还需要进一步的研究。
根据评估重点的不同，现有的脆弱性研究方法主要从两个方面展开。其一是从电网自身的拓扑结构出发，通过复杂网络或者是PageRank迭代算法，建立电网薄弱环节的识别模型。另一种是从电网运行状态出发，着眼于电网中薄弱点的抗干扰能力，以及其故障后对系统造成的影响。
（1）基于电网拓扑结构的脆弱性评估
电网结构脆弱性是电网固有的特征属性，是指电网在正常运行的条件下，自身组成结构改变时依旧能够保证系统完整性的能力。目前，对于这一方面的研究，主要有两种方法，第一种是复杂网络理论，第二种是PageRank迭代算法（PR算法）。
复杂网络理论主要是将电力系统的拓扑图与图论理论相结合，将输电线路视为边，将母线、发电机和变电站等视为节点，进而再利用复杂网络理论中介数、度数、度中心性等指标来分析结构脆弱性。文献[16]融合线路电抗与节点运行极限系数提出了脆弱性指标。文献[17]将路线电抗与复杂网络中的介数相结合，提出了加权电网介数指标。文献[18]定义了边韧性度指标，并通过开断网络中的某些边后，剩余网络中的最大分支数以及联通子网数来筛选出电网中的关键线路。文献[19]断开电网节点并研究级联效应，最后得出度数和负荷均较低的节点在受到扰动时造成的破坏相对较小，并且产生连锁故障的概率也很小，而高介数和高度数的节点在受到扰动时会有大的几率产生连锁故障。
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第二章 基于G1-反熵最优组合赋权法的电网脆弱节点辨识
2.1引言
为了能够更加有效的辨识出电网中的脆弱节点，首先需要选取不仅能呈现出脆弱节点与其他节点的差异，还要能合理地表征出电力系统的拓扑结构与电气特性的指标。所以本章从电力网络的结构脆弱性和状态脆弱性两个层面出发，构建了包含网络凝聚度、网络效能变化率、节点电气介数、节点潮流冲击熵和节点最小奇异值变化率5个指标的节点综合脆弱性评估指标体系，如图2.1所示。此外，本章构建了基于G1-反熵最优组合赋权法的综合评估模型对节点的脆弱性进行评估，G1-反熵法的结合将专家及运行人员的知识与数据的客观分布特性有效的组合在一起，增加了评估模型的鲁棒性。IEEE 39标准节点算例验证了本章所提方法的有效性。
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2.2节点结构脆弱性指标
电力系统结构脆弱性是指电网在正常运行时，系统中某些元件故障后依旧能够维持结构完整性的能力。本章计及电力网络的拓扑结构和电气特性，基于复杂网络理论提出了节点结构脆弱性指标，对电网的结构完整性影响越大的节点的脆弱性越高。
2.2.1 网络凝聚度
考虑到节点的重要性不仅与节点的度中心性有关，还与其在电力传输中起到的作用有关，因而本节引入网络凝聚度[60]。
节点收缩法（NC）是一种分析网络中节点重要性的经典方法。其主要原理如图2.2所示：将与某一节点直接相连接所有节点都通过收缩与这一节点相融合，就类似于将该节点与其周围的节点都融合成一个节点，假如该节点在网络中具有举足轻重的地位，那么对该节点进行收缩后整个网络将更加紧密的凝聚在一起。
收缩加权网络后，网络中节点的度数及与其相连线路的权值都会发生改变，因而计算每个节点收缩后的网络凝聚度，就可以辨识出网络中的关键节点。
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第三章 计及光伏影响下的电网脆弱节点辨识..................... 26
3.1引言 ............................ 26
3.2光伏出力及负荷建模 .............................. 26
第四章 基于加权分布熵的电网自组织临界态演化 ................................ 41
4.1引言 ..................................... 41
4.2加权分布熵 ................................. 41
第五章 总结与展望 .......................... 52
5.1全文总结 .................................... 52
5.2工作展望 .................................... 52
第四章 基于加权分布熵的电网自组织临界态演化
4.1引言
电力系统中的大停电事故通常是由元件的连锁故障造成的，从单一元件的故障到引起连锁故障造成全网崩溃，往往只是一瞬间，调度人员根本来不及采取有效的控制措施来抑制其的传播。所以，预先掌握电网的运行状态并采取有效的预防措施，是避免连锁故障、保障电力系统安全稳定运行有效手段。电网的自组织临界理论表明：电网总是处于一种非平衡状态，但是由于其内部的各种要素的相互作用，会自发的使其状态逐渐演化至一种临界稳定状态，即临界态；在此状态下，系统中一个微小的扰动，也可能会像多米诺骨牌那样引发一系列连锁的反应，从而导致电力系统连锁故障的发生。所以掌握电网自组织临界态的演化过程，在电网进入临界态之前采取控制措施，对避免大停电事故的发生具有重要意义。
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研究表明，电力系统的非均匀程度是影响连锁故障传播以及自组织临界性的重要因素[74]，而电网均匀度主要分为两个方面，其一是电网中负荷水平以及潮流分布的均匀程度，其二是电网网络架构的均匀程度。因此，对电网自组织临界态演化的研究，需要综合考虑电力网络拓扑结构和运行状态的影响，仅仅从单一层面出发研究电网的自组织临界性是片面且不科学的。节点的脆弱性不仅量化了节点在网络拓扑结构中的重要性，表征了节点在网络电能传输中发挥的作用，同时也描述了节点因故障退出运行后对系统潮流分布以及电压稳定的影响。由脆弱节点作为初始故障引起的连锁故障对电力系统造成的破坏更为严重，这些脆弱节点对电网的安全稳定运行起着关键的作用。因此，本章针对脆弱节点分布的均匀程度对系统SOC特性的影响，提出了加权分布熵指标，其能自动跟踪电力网络组织结构以及运行状态的变化，动态表征电网组织临界状态的演化趋势。
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第五章 总结与展望
5.1全文总结
电力系统中单一故障引起的连锁故障是大停电事故频繁发生的主要原因，从单一元件的故障到引起连锁故障造成全网崩溃，往往只是一瞬间，调度人员根本来不及采取有效的控制措施来抑制故障的传播。因此，预先掌握电网的运行状态，辨识并定位电网中的脆弱环节，提前采取保护措施，是避免连锁故障、保障电力系统安全稳定运行有效手段。本文基于复杂网络理论对电网的脆弱性进行研究，主要研究了计及光伏出力波动性与负荷随机性下的电网脆弱节点辨识以及电网自组织临界状态的演化，研究内容如下：
本文首先从电力网络的结构脆弱性和状态脆弱性两个层面出发，构建了包含网络凝聚度、网络效能变化率、节点电气介数、节点潮流冲击熵和节点最小奇异值变化率5个指标的节点综合脆弱性评估指标体系。此外，本文构建了基于G1-反熵最优组合赋权法的综合评估模型对节点的脆弱性进行评估，G1-反熵法的结合将决策者的知识与数据的客观分布特性有效的组合在一起，增加了评估模型的鲁棒性。IEEE 39标准节点算例验证了所提方法的有效性。
光伏等清洁能源的并网为电网的脆弱性评估带来了新的挑战，因而本文提出了计及光伏出力波动性与负荷随机性下的电网脆弱节点辨识方法，首先通过拉丁超立方抽样法模拟光伏出力及负荷波动，接下来，提出节点故障风险因子完善了节点综合脆弱性评估指标体系，最后，鉴于传统两参数区间数排序法的不足，提出了基于布尔矩阵的三参数区间数排序法确定电网中的脆弱节点。光伏接入后的IEEE 39标准节点算例验证了所提方法的有效性。
参考文献（略）