Reduction of Cascading Outage Risk Based on Risk Gradient and Markovian Tree Search.
Notice bibliographique
Résumé
Since cascading outages are major threats to power system operations, it is of great significance to reduce the risk of potential cascading outages. In this paper, a method for reduction of cascading outage risk based on Markovian tree (MT) search is proposed. Based on the MT expansion of the cascading outage risk, the risk gradient is computed with a forward-backward tree search scheme. The computation of risk gradient is incorporated into the procedure of risk assessment based on MT search, which is efficient with good convergence. Then the an optimization model for risk reduction (RR) is formulated by using risk gradient, which minimizes the cost of control while effectively reduces the cascading outage risk. Moreover, to overcome the limitation of linearization, an iterative risk reduction (IRR) algorithm is further developed. Test results on a 4-bus test system and the RTS-96 3-area test system verify the accuracy of risk gradient computation and effectiveness of the RR. And the performance of the IRR is demonstrated on RTS-96 3-area system and a 410-bus US-Canada northeast system model. The results show that the subsequent cascade risk and the total risk are reduced by 93.6% and 54.5%, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».