公开(公告)号：CN115967063A

公开(公告)日：2023-04-14

申请号：CN202211704448.2

申请日：2022-12-29

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 张晶晶 ,  赵沛东 ,  齐先军 ,  杨熙 ,  施炜佳

IPC: H02H1/00 ,  H02H7/28 ,  H02H7/26

Abstract: 本发明公开一种考虑风电接入的交直流系统连锁故障预测方法，包括：1、构建风电模型和直流输电模型，搭建含风电接入的交直流系统；2、划分连锁故障时间尺度；3、筛选事故链的初始故障集；4、令j＝1，选取初始故障，系统进入短时间尺度过程；5、线路过负荷协调控制；6、判断事故链是否满足结束判据，若是，则执行步骤10，否则，执行步骤7；7、断开所选第j阶段开断线路；8、系统进入第j阶段的短时间尺度过程；9、更新风电出力和负荷水平，将j+1赋给j并返回步骤5；10、记录事故链相关数据。本发明能准确模拟含风电接入的交直流系统中故障传播机理和连锁故障发展过程，为含风电接入的交直流系统连锁故障的预测与防控提供指导。

公开(公告)号：CN114386330B

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202210041989.5

申请日：2022-01-14

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 张晶晶 ,  赵沛东 ,  齐先军 ,  杨熙

IPC: G06F30/27 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q50/06 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明公开了一种基于Q学习网络攻击的电网连锁故障预测方法，包括：1构建网络攻击模型，确定断路器无故障跳闸攻击的各攻击路径成功概率，2构建基于Q学习的连锁故障演化模型，并使用Q学习算法进行训练，生成Q值表以选取最优网络攻击方案，可筛选出产生较大风险的攻击路径。本发明在考虑网络攻击成功概率的基础上，利用Q学习算法选取网络攻击路径，既能避免类似遍历算法的大范围计算，极大缩短计算时间，在工作量与完备性之间有较好的平衡，为网络攻击场景下的电网连锁故障防控提供理论指导。

公开(公告)号：CN114386330A

公开(公告)日：2022-04-22

申请号：CN202210041989.5

申请日：2022-01-14

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 张晶晶 ,  赵沛东 ,  齐先军 ,  杨熙

IPC: G06F30/27 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/06 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明公开了一种基于Q学习网络攻击的电网连锁故障预测方法，包括：1构建网络攻击模型，确定断路器无故障跳闸攻击的各攻击路径成功概率，2构建基于Q学习的连锁故障演化模型，并使用Q学习算法进行训练，生成Q值表以选取最优网络攻击方案，可筛选出产生较大风险的攻击路径。本发明在考虑网络攻击成功概率的基础上，利用Q学习算法选取网络攻击路径，既能避免类似遍历算法的大范围计算，极大缩短计算时间，在工作量与完备性之间有较好的平衡，为网络攻击场景下的电网连锁故障防控提供理论指导。