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摘要
针对以元件级为对象的传统连锁故障关键环节辨识方法存在准确性差、计算量大且时效性低，难以支撑连锁故障预防和控制的问题，该文提出一种基于电网局部自组织临界(self-organized criticality,SOC)结构的区域级关键环节辨识方法。首先，在基于交流最优潮流的ORNL-PSerc-Alaska(OPA)模型的自组织过程中，考虑负荷波动与系统惯性，同时改进连锁故障与调度控制；其次，建立了考虑虚拟节点的动态有向加权电网模型，并计及电网特性对Newman快速算法进行改进；然后，提出了重叠社区发现的中心–重叠–外壳(center-overlap-shell,COS)模型，利用独立的动态社区发现对扰动下的电力社区进行辨识，并采用极大似然估计和p值估计识别局部SOC结构；最后，算例仿真表明：一般电网结构中，大都存在若干接近于或即将处于局部SOC的区域；该类区域在扰动或故障条件触发下能快速产生级联效应，演化为连锁故障，是扰动或故障发生、发展的关键环节。以上工作验证了所提思路和方法的合理性与有效性，为下一步制定连锁故障区域内事前预防和区域间事中控制奠定了理论依据。
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