极端天气下电力信息物理系统连锁故障传播机制研究

The extreme weather is the main reason to cause cascading failures in power systems, and random attacks of extreme weather conditions seriously affect the operation of power systems. At present, most researchers only analysed the effect of extreme weather conditions on the power network, and ignored the power network failure caused by the influence of extreme weather conditions on the cyber network. This project will study the influence of extreme weather on the Cyber-Physical System (CPS): proposing extreme weather characteristics data samples to establish a probabilistic model of CPS failures caused by the extreme weather , and comparing with machine learning model in order to predict the failure of key equipment; based on the real coupling method of power networks and cyber networks, establishing the model of cascading failure propagation in CPS under extreme weather conditions; proposing a risk warning method of preventing cascading failures by establishing a failure network model to identify the main cascading failure propagation path.

极端天气作为电力系统连锁故障的主要原因，其不确定性严重影响了电力系统的安全运行。目前关于连锁故障的研究，多数学者仅分析极端天气对电力网络的作用，并未考虑极端天气对信息网络的影响而引起的电力网络故障。本项目通过研究极端天气对电力网络和信息网络交互系统的影响：通过极端天气特征数据样本的提出，建立极端天气触发电力信息物理系统故障的概率模型，并以机器学习模型相比较，实现极端天气下关键设备的故障预测；基于电力信息物理系统实际耦合方式，建立极端天气下电力信息物理系统的连锁故障传播模型；建立极端天气下电力信息物理网络连锁故障的故障网络模型，提出连锁故障的关键传播路径识别技术，实现极端天气下电力信息物理系统连锁故障的风险预警。

智能电网的高速发展，使得电力信息网络和电力网络高度融合，进一步实现了电力系统整体的安全稳定运行。然而，连锁故障的发生不仅可能由于电力网络造成，信息系统的信号传输异常也会造成电力系统连锁故障的发生。而且极端天气也会造成电力物理网络或者电力信息网络故障，进而发展成连锁故障，严重影响了电力系统的安全运行。..根据大量文献研究以及实地考察，本项目发现，极端天气，比如气温、雷电、暴雨、冰冻、风力、湿度、积雪、大雾与小雨等都与电力线路设施安全有极大的关系，而且还会造成电力信息网络的故障，例如造成电力载波高频率通道产生杂音；使散射电磁波能量而造成散射损耗；以及造成光纤通信设备断股，严重危害了电力系统运行。本项目首先利用机器学习原理，简化连锁故障的传播机制，又采用概率分布函数知识对极端天气进行建模，最后根据相依网络理论为基础，提出极端天气下电力信息物理系统的连锁故障传播预测模型，具体如下：..首先，为了简化连锁故障的传播机制，本项目利用随机矩阵模拟大量的系统随机运行状态，并采用数据科学知识以及机器学习理论，建立贝叶斯网络，使得复杂的连锁故障机制可以被可视化，且元件之间发生的条件概率可以理解为两个变量之间传递的信息，使得连锁故障的传播阶段和传播顺序能够更简单且真实地表示。..最后根据电力网络以及信息网络的相互作用，以及对极端天气的数据进行概率函数拟合，可模拟出因极端天气而引起的连锁故障网络图，利用蒙特卡洛原理，最终可预测出极端天气下电力信息物理系统的连锁故障传播路径。该模型地提出可预警电力系统中因极端天气而引起的大停电事故，通过提前采取相关措施可减事故发生的概率，为我国电力系统大停电事故的预防控制提供了新的参考理论。