台风灾害下电网韧性评估及差异化规划

黄文鑫; 吴军; 郭子辉; 陈逸珲; 刘子晨

doi:10.7500/AEPS20220827002

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台风灾害下电网韧性评估及差异化规划

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 台风灾害下电网韧性评估及差异化规划
- Power Grid Resilience Assessment and Differentiated Planning Against Typhoon Disasters
- 电力系统自动化 2023年47卷第5期页码：84-91
- 作者机构：
  
  武汉大学电气与自动化学院，湖北省武汉市 430072
- 作者简介：
  
  黄文鑫(1999—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力系统规划。E-mail：hwx0102@whu.edu.cn
  吴军(1977—)，男，通信作者，博士研究生，副教授，主要研究方向：电力系统规划、综合能源系统、电力系统稳定分析与控制。E-mail：byronwu@whu.edu.cn
  郭子辉(1999—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力系统规划与运行。Email：genuineggy@whu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2018YFB0904804)
- DOI：10.7500/AEPS20220827002
  中图分类号：
- 收稿：2022-08-27，
  
  修回：2022-10-31，
  
  网络出版：2022-12-06，
  
  纸质出版：2023-03-10
- 稿件说明：
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黄文鑫,吴军,郭子辉等.台风灾害下电网韧性评估及差异化规划[J].电力系统自动化,2023,47(5):84-91.

HUANG Wenxin,WU Jun,GUO Zihui,et al.Power Grid Resilience Assessment and Differentiated Planning Against Typhoon Disasters[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(5):84-91.
黄文鑫,吴军,郭子辉等.台风灾害下电网韧性评估及差异化规划[J].电力系统自动化,2023,47(5):84-91. DOI： 10.7500/AEPS20220827002.

HUANG Wenxin,WU Jun,GUO Zihui,et al.Power Grid Resilience Assessment and Differentiated Planning Against Typhoon Disasters[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(5):84-91. DOI： 10.7500/AEPS20220827002.

摘要

台风灾害易使电网产生群发性地断线从而演化为大型停电事故，造成巨大经济损失。文中针对极端台风灾害下电网韧性评估及差异化规划方法展开研究。首先，基于Batts风场模拟，构建电网线路故障恢复模型，提出一种考虑重要负荷供电韧性的评估指标。然后，构建差异化规划两阶段优化模型：第1阶段基于差异化规划方案优化线路加固策略；第2阶段通过优化储能供电支撑负荷恢复策略，进一步校验规划方案的韧性提升效果。最后，通过椭圆函数修正惯性权重的粒子群优化算法进行求解。通过仿真结果验证了所提方法的有效性。

Abstract

Typhoons are prone to cause large-scale power outages that result in large economic losses. This paper investigates the power grid resilience assessment and differentiated planning methods against typhoon disasters. First

based on Batts wind field simulation

a fault recovery model for transmission lines is constructed

and a resilience assessment index is proposed considering the supply of critical load. Then

a two-stage optimization model for differentiated planning is constructed

in which the first stage optimizes the line reinforcement strategy based on the differentiated planning scheme. In the second stage

the resilience enhancement effect of the planning scheme is further verified by optimizing the load recovery strategy supported by energy storage. Finally

the solution is performed by the particle swarm optimation algorithm with elliptic function modified inertia weights. The effectiveness of the proposed method is verified by simulation results.

关键词

Keywords

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