基于复杂性理论的电力系统大停电机理及预测方法

　　《基于复杂性理论的电力系统大停电机理及预测方法》根据所收集到的我国电网实际事故的统计数据，利用不同的复杂性理论方法，从不同侧面对电力系统大停电事故机理、风险辨识及预测开展研究。《基于复杂性理论的电力系统大停电机理及预测方法》共6 章，内容包括：绪论、大停电事故损失负荷数据的处理方法与风险分级、基于Hurst 指数理论的电网停电事故长程相关性分析、基于广义极值理论的停电事故损失负荷预测模型研究、计及季节性趋势的电网停电事故的风险评估模型、基于较大熵的停电事故损失负荷预测模型研究。

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目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 相关研究的国内外现状 1
1.1.1 电网安全风险评估 1
1.1.2 大停电事故 3
1.1.3 极值理论 5
1.1.4 Hurst指数理论 7
1.1.5 熵理论 9
1.2 本书的章节设置及说明 11
参考文献 12
第2章 大停电事故损失负荷数据的处理方法与风险分级 16
2.1 数据来源及研究方法 16
2.1.1 大停电事故数据来源 16
2.1.2 相对值法的定义与电网事故风险分级 18
2.2 基于绝对值法的电网事故幂律分析和风险分级 19
2.2.1 基于绝对值法的幂律特性分析 19
2.2.2 基于绝对值法的风险等级评估 23
2.3 基于相对值法的电网事故幂律分析和风险分级 24
2.3.1 基于相对值法的幂律特性分析 24
2.3.2 基于相对值法的风险等级评估 26
2.4 两种停电事故数据分析方法的比较 27
参考文献 28
第3章 基于Hurst指数理论的电网停电事故长程相关性分析 29
3.1 Hurst指数的计算方法 29
3.1.1 经典R/S方法 30
3.1.2 V/S方法 31
3.1.3 Hurst指数的意义 33
3.1.4 Hurst指数的检验 33
3.2 电网停电事故损失负荷的长程相关性分析 34
3.2.1 停电事故数据分析 34
3.2.2 停电事故损失负荷绝对值序列的Hurst指数分析 35
3.2.3 停电事故损失负荷相对值序列的Hurst指数分析 36
3.2.4 两种损失负荷序列的Hurst指数比较 38
3.2.5 事故损失负荷序列的Hurst指数变化情况分析 39
3.3 电网停电事故时间间隔的长程相关性分析 40
3.3.1 停电事故时间间隔序列的统计分布及其检验 40
3.3.2 停电事故时间间隔序列的Hurst指数分析 44
3.3.3 停电事故时间间隔分布特性的意义 46
参考文献 48
第4章 基于广义极值理论的停电事故损失负荷预测模型研究 50
4.1 极值分布吸引场条件验证 51
4.2 基于广义极值理论的预测模型 52
4.2.1 广义极值定理与模型诊断 52
4.2.2 基于绝对值法的预测模型 54
4.2.3 基于相对值法的极值预测模型 57
4.2.4 基于分时段相对值的预测模型 61
4.3 基于电网停电事故仿真数据的广义极值预测 64
4.3.1 电网停电事故仿真模型简介 64
4.3.2 基于电网停电事故仿真数据的广义极值预测模型构建 65
4.3.3 模型的有效性验证及算例分析 68
4.3.4 基于预测模型的电网重要支路风险判断 74
参考文献 76
第5章 计及季节性趋势的电网停电事故的风险评估模型 78
5.1 停电事故的季节性趋势分析 78
5.2 计及季节性趋势的停电事故仿真模型 81
5.2.1 模型构建 81
5.2.2 模型有效性验证 83
5.3 计及季节性趋势的电网停电事故的风险评估流程 86
5.3.1 风险评估流程 86
5.3.2 风险评估仿真算例分析 88
参考文献 91
第6章 基于最大熵的停电事故损失负荷预测模型研究 92
6.1 熵及最大熵原理简介 92
6.2 基于最大熵的损失负荷预测模型定义与验证 94
6.2.1 预测模型的定义 94
6.2.2 利用西北电网停电事故损失负荷历史数据的预测模型验证 97
6.2.3 利用GS电网仿真停电事故损失负荷数据的预测模型验证 103
6.3 综合停电事故损失负荷历史数据与仿真数据的预测模型 107
6.3.1 预测模型有效度理论 107
6.3.2 GS电网停电事故损失负荷历史数据预测模型 109
6.3.3 GS电网停电事故损失负荷的修正预测模型 111
6.4 基于最大熵预测模型的电网大停电事故关键线路辨识 114
6.4.1 损失负荷风险指标及关键线路辨识方法 115
6.4.2 IEEE39节点系统关键线路辨识仿真分析 117
6.4.3 GS电网关键线路辨识仿真分析 123
参考文献 128
附录 130