基于NSGA-Ⅱ的电力信息物理系统骨干网络辨识

蔡晔; 汤丽; 唐夏菲; 陈洋; 曹一家

doi:10.7500/AEPS20221031006

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基于NSGA-Ⅱ的电力信息物理系统骨干网络辨识

学术研究 | 更新时间：2023-06-19

- 基于NSGA-Ⅱ的电力信息物理系统骨干网络辨识
- Backbone Network Identification of Cyber-Physical Power System Based on Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ
- 电力系统自动化 2023年47卷第12期页码：38-46
- 作者机构：
  
  长沙理工大学电气与信息工程学院，湖南省长沙市 410114
- 作者简介：
  
  蔡晔(1988—)，女，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：电力系统运行与控制、电力市场。E-mail：caiye1988427@126.com
  汤丽(1999—)，女，硕士研究生，主要研究方向：电力信息物理系统。E-mail：1500728145@qq.com
  唐夏菲(1984—)，女，通信作者，博士，讲师，硕士生导师，主要研究方向：电力系统运行与控制、电力市场。E-mail：xiafeitang@csust.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52277076);国家自然科学基金资助项目(U1966207)
- DOI：10.7500/AEPS20221031006
  中图分类号：
- 收稿：2022-10-31，
  
  修回：2023-03-13，
  
  网络出版：2023-05-06，
  
  纸质出版：2023-06-25
- 稿件说明：
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蔡晔,汤丽,唐夏菲等.基于NSGA-Ⅱ的电力信息物理系统骨干网络辨识[J].电力系统自动化,2023,47(12):38-46.

CAI Ye,TANG Li,TANG Xiafei,et al.Backbone Network Identification of Cyber-Physical Power System Based on Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(12):38-46.
蔡晔,汤丽,唐夏菲等.基于NSGA-Ⅱ的电力信息物理系统骨干网络辨识[J].电力系统自动化,2023,47(12):38-46. DOI： 10.7500/AEPS20221031006.

CAI Ye,TANG Li,TANG Xiafei,et al.Backbone Network Identification of Cyber-Physical Power System Based on Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(12):38-46. DOI： 10.7500/AEPS20221031006.

摘要

针对实际存在一一对应的电力信息物理系统，辨识其抗灾型骨干网架并进行加固，可提高电力信息物理系统在面对自然灾害或网络攻击下的可靠性。文中提出骨干网络辨识多目标优化模型，所提模型综合考虑整个系统的经济性、抗毁性和恢复性，并满足重要负荷约束、网络连通性约束、网络规模约束和潮流约束。首先，使用改进的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）求解多目标优化模型，并利用多目标决策中的熵权法给各个目标函数赋权重。然后，使用逼近理想解排序法筛选出帕累托解集中的最优解。最后，以IEEE 39节点系统和中国某地区500 kV实际电网为例，验证了所提的电力信息物理系统骨干网络辨识算法的有效性。

Abstract

For the actual cyber-physical power system with one-to-one correspondence

identifying and reinforcing its disaster-resistant backbone grid can improve the reliability of the cyber-physical power system under natural disasters or cyber attacks. Therefore

this paper proposes a multi-objective optimization model for backbone network identification. The proposed model comprehensively considers the economy

anti-destruction and recovery of the entire system

and satisfies important load constraints

network connectivity constraints

network scale constraints

and power flow constraints. First

the multi-objective optimization model is solved by using the improved non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ (NSGA-Ⅱ)

and each objective function is assigned a weight by using the entropy weight method in multi-objective decision-making. Then

the optimal solution in the Pareto solution set is filtered by using the approximately ideal solution ranking method. Finally

the effectiveness of the proposed backbone network identification algorithm for the cyber-physical power system is verified by taking the IEEE 39-bus system and an actual 500 kV power grid in a region of China as examples.

关键词

Keywords

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