馮 乾,馬天琳,齊 程,朱紅路,姚建曦,亢 楠,施輝偉,梁俊霞
(1.云南電網(wǎng)公司 北京能源新技術(shù)研究發(fā)展中心,北京100084;2.華北電力大學 新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室,北京102206)
3 結(jié) 論
電網(wǎng)正發(fā)展成為世界上最復雜的人造網(wǎng)絡之一,電網(wǎng)中的發(fā)電廠和變電站不僅數(shù)量眾多,它們之間的連接也越來越復雜。近年來頻發(fā)的大停電事故表明,復雜電力網(wǎng)絡在滿足用戶用電需求的同時,局部故障或外界攻擊誘發(fā)的大停電事故對電網(wǎng)乃至社會造成的影響也越來越嚴重[1,2]。因此,分析大停電事故發(fā)生機理并據(jù)此尋找積極防御策略和最優(yōu)電網(wǎng)發(fā)展演化方式尤為必要。
研究表明,大停電事故大都是電力系統(tǒng)中單一元件或局部故障誘發(fā)連鎖故障,致使系統(tǒng)中元件相繼退出運行,最終導致大規(guī)模停電事故發(fā)生,甚至整個電網(wǎng)崩潰。梅生偉等將現(xiàn)有電力系統(tǒng)連鎖故障模型分為以下三類:(1)基于復雜網(wǎng)絡理論的連鎖故障模型,主要包括Motter-Lai 模型、相隔中心性模型和有效性能模型;(2)基于元件級聯(lián)失效的連鎖故障模型,主要包括分支過程模型和CASCADE 模型;(3)基于電網(wǎng)動態(tài)特性描述的連鎖故障模型,主要包括:OPA 模型、Manchester 模型和隱性故障模型[3]。其中,基于復雜網(wǎng)絡理論的連鎖故障模型從宏觀的網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)角度出發(fā),模擬連鎖故障傳播過程,剖析大停電發(fā)生機理,建模簡單,適用于節(jié)點數(shù)目巨大的復雜的電力系統(tǒng)連鎖故障研究。近年來一大批研究者采用該方法構(gòu)建了復雜網(wǎng)絡模型[4~11]和連鎖故障模型[12],分析了元件故障誘發(fā)的連鎖故障對網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和性能的影 響[13~15],并 提 出 了 一 些 有 效 的 防 控 策略[16~20]。在復雜網(wǎng)絡建模方面,比較經(jīng)典的有ER 隨機網(wǎng)絡模型[4]、具有小世界特性的WS 網(wǎng)絡模型[5]和NW 網(wǎng)絡模型[6],以及具有無標度特性的BA 網(wǎng)絡模型[7]。實證研究表明:部分電網(wǎng)具有小世界特性或無標度特性,因此許多研究者以上述經(jīng)典模型為研究對象,開展了網(wǎng)絡魯棒性和防控措施研究。然而多數(shù)實際電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)與ER,WS,NW 和BA 網(wǎng)絡存在一些差別,主要表現(xiàn)在度分布并非嚴格服從指數(shù)分布或冪律分布,最大節(jié)點度小于與之具有相同規(guī)模的無標度網(wǎng)絡。因此,Liu[8]等考慮電網(wǎng)發(fā)展演化過程中存在一些不確定因素,在BA 網(wǎng)絡模型[7]的基礎上提出改進無標度網(wǎng)絡發(fā)展模型,有效地降低了網(wǎng)絡的最大節(jié)點度。Li[9]等在建模時首先隨機選擇一些節(jié)點作為新增節(jié)點的局域世界,然后再從局域世界中根據(jù)度優(yōu)先原則擇優(yōu)選擇新增節(jié)點的連接節(jié)點,得到的網(wǎng)絡的度具有冪律特性、聚類系數(shù)較大而平均最短路徑較小。此外,該模型也有效地降低了網(wǎng)絡的最大節(jié)點度。曹一家[10]等同時考慮節(jié)點的度和空間距離對電網(wǎng)發(fā)展演化的影響,提出了時空演化發(fā)展模型。Mei[11]等綜合能源和負荷分布、節(jié)點的電壓等級和空間距離等對新增電廠和變電站的選址、定容和接入方式的影響,提出了小世界電網(wǎng)生長演化模型。
本文根據(jù)上述文獻[8~11]提出的改進無標度發(fā)展模型、局域世界發(fā)展模型、小世界電網(wǎng)生長演化模型和時空演化模型,建立了與云南電網(wǎng)具有相容規(guī)模和相同連接數(shù)的改進無標度網(wǎng)絡、局域世界網(wǎng)絡、小世界電網(wǎng)和時空演化網(wǎng)絡;并通過對比分析上述5 個網(wǎng)絡的統(tǒng)計特性和對單一元件故障的耐受能力(魯棒性),找出最優(yōu)的電網(wǎng)發(fā)展演化方式,為電網(wǎng)規(guī)劃和設計提供參考和依據(jù)。
在復雜網(wǎng)絡理論中,通常將電網(wǎng)中的發(fā)電廠和變電站簡化為網(wǎng)絡中的節(jié)點,將連接發(fā)電廠和變電站之間的連接線路簡化為邊。據(jù)此,將云南電網(wǎng)簡化為擁有88 個節(jié)點和110 條邊的網(wǎng)絡,并根據(jù)文獻[8 ~11]建立了與云南電網(wǎng)具有相容規(guī)模(節(jié)點數(shù)相同)和相同連邊數(shù)的改進無標度網(wǎng)絡(Improved scale-free)、局域世界網(wǎng)絡(Local world)、小世界電網(wǎng)(Small world)和時空演化網(wǎng)絡(Space time)。假設初始網(wǎng)絡擁有n0個節(jié)點,m0條邊,各網(wǎng)絡可通過重復如下步驟得到:
(1)改進無標度網(wǎng)絡[8]:每次新增1 個節(jié)點,根據(jù)優(yōu)先概率選擇m 個已有節(jié)點與新增節(jié)點連接。在該模型中,節(jié)點i 的優(yōu)先連接概率為
式中:α(0≤α≤1)是比例系數(shù),表征節(jié)點度和不確定性因素所占的比例;ki是節(jié)點i 的度;NE表示網(wǎng)絡中已有節(jié)點;K 為不確定性因子,該因子包括電網(wǎng)演化過程中的不確定因素。
(2)局域世界網(wǎng)絡[9]:每次新增1 個節(jié)點,從已有節(jié)點中隨機選取M 個節(jié)點作為新增節(jié)點的局域世界,根據(jù)優(yōu)先連接概率選擇局域世界中的m個節(jié)點與新增節(jié)點連接。節(jié)點i 優(yōu)先連接概率為
式中:t 表示已經(jīng)增加節(jié)點的次數(shù);Local 表示局域世界中節(jié)點集合。
(3)時空演化網(wǎng)絡[10]:每次新增1 個節(jié)點,其坐標從網(wǎng)絡生長點(靠近網(wǎng)絡中已有節(jié)點但尚未被占據(jù)的位置)中隨機選擇;根據(jù)優(yōu)先連接概率選擇m 個已有節(jié)點與新增節(jié)點連接。節(jié)點i 優(yōu)先連接概率為
式中:li表示節(jié)點i 到新增節(jié)點的距離。
(4)小世界電網(wǎng)發(fā)展模型[11]:根據(jù)實際需求每次新增一定數(shù)量的發(fā)電廠節(jié)點和變電站節(jié)點,其坐標從網(wǎng)絡節(jié)點中根據(jù)能源和負荷分布情況擇優(yōu)選擇,并根據(jù)能源大小和負荷需求量確定新增節(jié)點的電壓等級;根據(jù)網(wǎng)絡中已有節(jié)點與新增節(jié)點之間的距離和電壓等級擇優(yōu)選擇節(jié)點與新增節(jié)點連接。表1 列出了這5 個網(wǎng)絡的統(tǒng)計特性。
表1 復雜網(wǎng)絡的統(tǒng)計特性Tab.1 Statistical characteristics of complex networks
顯然,云南電網(wǎng)的特征路徑長度、網(wǎng)絡直徑和平均介數(shù)都大于其余4 個網(wǎng)絡,但其最大度最小,聚類系數(shù)也較大。改進無標度網(wǎng)絡和局域世界網(wǎng)絡的最大度較大,但前者降低經(jīng)典BA 網(wǎng)絡最大度的效果優(yōu)于后者;二者的聚類系數(shù)、特征路徑長度、網(wǎng)絡直徑和平均介數(shù)都小于其他網(wǎng)絡,改進無標度網(wǎng)絡的最大介數(shù)最大。小世界電網(wǎng)和時空演化網(wǎng)絡的聚類系數(shù)較大,其余特性位于云南電網(wǎng)與改進無標度網(wǎng)絡、局域世界網(wǎng)絡之間。圖1 為5個網(wǎng)絡的度分布圖,度分布p(k)表示度為k 的節(jié)點所占比例,即等于度為k 的節(jié)點數(shù)/節(jié)點總數(shù)。相比其他4 個網(wǎng)絡,云南電網(wǎng)度為1 的節(jié)點所占的比例最小,度為2 和3 的節(jié)點比例最大。改進無標度網(wǎng)絡、局域世界網(wǎng)絡和小世界電網(wǎng)的度為1的節(jié)點占45 %左右,時空演化網(wǎng)絡度為1 的節(jié)點的比例也大于35%。以上分析表明,不同的電網(wǎng)發(fā)展演化方式得到的網(wǎng)絡的統(tǒng)計特性存在較大的差異,即網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)存在較大的差異,這可能影響其魯棒性。
圖1 復雜網(wǎng)絡度分布p( k)Fig.1 Degree distributions p( k) of complex networks
網(wǎng)絡中少數(shù)元件故障后,能量傳輸?shù)穆窂綄l(fā)生變化,引起負荷在剩余節(jié)點中重新分布,可能導致部分節(jié)點因過負荷而被移除;過負荷節(jié)點被移除后將引起新一輪的負荷重分配和節(jié)點移除,此過程將繼續(xù)循環(huán),直到網(wǎng)絡中剩余節(jié)點的負荷都小于其容量。本文根據(jù)Motter 和Lai 提出的連鎖故障模型[12],以節(jié)點介數(shù)定義負荷,認為節(jié)點的容量Ci正比于其初始負荷Li(0),Ci=T·Li(0),i=1,2,… ,n(n 為節(jié)點總數(shù);T 為耐受系數(shù)),模擬單一元件故障誘發(fā)連鎖故障傳播過程,分析和比較不同網(wǎng)絡的魯棒性差異。
為了量化單一元件故障對網(wǎng)絡的影響,本文采用歸一化故障規(guī)模Sattack(式4)、連通性水平g(式5)和相對效率R(式6)3 個評價指標,分別從網(wǎng)絡的故障規(guī)模、連通性和性能3 個角度評估網(wǎng)絡的魯棒性。歸一化故障規(guī)模越小,連通性水平和相對效率越大,表明網(wǎng)絡的魯棒性越強。
式中:Si為移除節(jié)點i 誘發(fā)的連鎖故障規(guī)模;n′為故障后最大連通域中的節(jié)點數(shù);Enorm和Efaul分別表示故障前后電網(wǎng)的效率,用公式7 計算,dij表示節(jié)點i 和j 之間的最短距離。
從以前的研究中知道,蓄意攻擊負荷最大的節(jié)點對網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)和性能的影響都非常大。因此,本文分別攻擊云南電網(wǎng)、改進無標度網(wǎng)絡、局域世界網(wǎng)絡、小世界電網(wǎng)和時空演化網(wǎng)絡等5 個網(wǎng)絡中負荷最大的節(jié)點,待連鎖故障傳播結(jié)束后,計算網(wǎng)絡的歸一化故障規(guī)模Sattack、連通性水平g和相對效率R,結(jié)果如圖2 ~4 所示(除云南電網(wǎng),其余網(wǎng)絡都是20 個網(wǎng)絡的模擬結(jié)果的平均值)。顯然,隨著耐受系數(shù)T 的增加,各個網(wǎng)絡的Sattack都減小,g 和R 增大;但當T 增大到一定程度后,Sattack,g 和R 不再隨T 的增加而變化。這說明適當?shù)卦黾泳W(wǎng)絡容量有利于提高電網(wǎng)的魯棒性。圖2 顯示:小世界電網(wǎng)的Sattack最小,時空演化網(wǎng)絡的次之;當T <1.38 時,云南電網(wǎng)的Sattack小于改進無標度網(wǎng)絡和局域世界網(wǎng)絡的;當T >1.38 時,則相反。然而,在圖3 和圖4 中,只有當耐受系數(shù)T <1.06 時,小世界電網(wǎng)的g 和R 均最大;當T >1.52時,在5 個網(wǎng)絡中其g 最小,R 也僅略高于云南電網(wǎng)(5 個網(wǎng)絡中云南電網(wǎng)R 最小)。還注意到,改進無標度網(wǎng)絡和局域世界網(wǎng)絡的g 和R 增加幅度較大,然而小世界電網(wǎng)的g 和R 增加幅度非常小(T 從1 增加到2 時,g 和R 的增加幅度不足0.05)。這說明:增加容量可以有效地增強改進無標度網(wǎng)絡和局域世界網(wǎng)絡的魯棒性,云南電網(wǎng)和時空演化網(wǎng)絡的魯棒性也有一定程度的提高;但對改善小世界電網(wǎng)的魯棒性的效果不是很明顯,即不同網(wǎng)絡的魯棒性變化幅度存在較大的差別。
圖2 網(wǎng)絡歸一化故障規(guī)模Sattack隨耐受系數(shù)T 變化圖Fig.2 Changes of the normalized avalanche sizes ( Sattack)in complex networks with the tolerance parameter( T)
圖3 網(wǎng)絡連通性水平g 隨耐受系數(shù)T 變化圖Fig.3 Changes of the relative size of the largest connected components ( g) in complex networks with the tolerance parameter ( T)
圖4 網(wǎng)絡相對效率R 隨耐受系數(shù)T 變化圖Fig.4 Changes of the relative efficiencies (R) in complex networks with the tolerance parameter (T)
下面分析不同網(wǎng)絡的魯棒性隨容量增加變化幅度差異較大的原因。小世界電網(wǎng)的拓撲結(jié)構(gòu)圖(圖5)顯示:小世界電網(wǎng)中存在少數(shù)樞紐點(圖5中的節(jié)點2 和5);這些樞紐節(jié)點一旦被移除,整個網(wǎng)絡將解列為幾個連通的子區(qū)域,子區(qū)域之間無法進行能量傳輸,有利于降低節(jié)點的負荷,遏制連鎖故障進一步傳播,因此故障規(guī)模較小;然而網(wǎng)絡的連通性水平和相對效率卻因網(wǎng)絡解列而降低,且受網(wǎng)絡自身結(jié)構(gòu)限制,增大網(wǎng)絡容量并不能防止網(wǎng)絡解列,所以增加容量不能有效地提高小世界電網(wǎng)的魯棒性。與之相反,改進無標度網(wǎng)絡(拓撲結(jié)構(gòu)如圖6 所示)受到外界攻擊或局部出現(xiàn)故障后,網(wǎng)絡不會立即解列,剩余節(jié)點的負荷都較高。如果網(wǎng)絡的容量較小,節(jié)點將因過負荷而依次退出運行,故障大規(guī)模傳播,最終導致網(wǎng)絡的連通性水平和相對效率大幅下降。然而,如果節(jié)點擁有足夠的容量來承擔增加的負荷,連鎖故障就可以得到有效的控制,故障規(guī)模較小;同時網(wǎng)絡連通性水平和效率也較高。因此,增加網(wǎng)絡容量有助于提高改進無標度網(wǎng)絡的魯棒性。時空演化網(wǎng)絡與小世界電網(wǎng)類似,也存在少數(shù)可以使網(wǎng)絡解列的樞紐點,因此其魯棒性隨容量變化幅度較小。云南電網(wǎng)和局域世界網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)與改進無標度網(wǎng)絡類似,故增加容量有助于提高它們的魯棒性。
綜上所述,網(wǎng)絡容量和結(jié)構(gòu)是影響魯棒性的兩個重要因素。在規(guī)劃設計云南電網(wǎng)等實際電網(wǎng)時,應該根據(jù)網(wǎng)絡容量大小(通常受經(jīng)濟因素制約)確定合理的電網(wǎng)結(jié)構(gòu)。當容量較小時,可以依照小世界電網(wǎng)或時空演化網(wǎng)絡的發(fā)展演化方法規(guī)劃設計電網(wǎng);當容量較大時,則可依照改進無標度網(wǎng)絡和時空演化網(wǎng)絡的發(fā)展演化方式設計魯棒性較強的電網(wǎng)。
圖5 小世界電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)圖Fig.5 Topological structure of a small world power grid
圖6 改進無標度網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)圖Fig.6 Topological structure of an improve scale-free network
3 結(jié) 論
本文基于復雜網(wǎng)絡理論,建立了與云南電網(wǎng)具有相同規(guī)模和相近連接數(shù)的改進無標度網(wǎng)絡、局域世界網(wǎng)絡、小世界電網(wǎng)和時空演化網(wǎng)絡,對比分析了這5 個網(wǎng)絡的統(tǒng)計特性,結(jié)果顯示不同的發(fā)展演化方式得到的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)存在較大的差異。本文還著重從故障規(guī)模、連通性和性能3 個角度出發(fā),分析了上述5 個網(wǎng)絡對蓄意攻擊負荷最大的節(jié)點的魯棒性。分析結(jié)果表明,網(wǎng)絡的魯棒性不僅與其容量有關(guān),還與其結(jié)構(gòu)緊密相關(guān)。在規(guī)劃設計云南電網(wǎng)等實際電網(wǎng)時,應根據(jù)容量(受經(jīng)濟條件制約),科學規(guī)劃電網(wǎng)結(jié)構(gòu),盡可能地提高電網(wǎng)的魯棒性。當容量較小時,可以依照小世界電網(wǎng)或時空演化網(wǎng)絡的發(fā)展演化方法規(guī)劃設計電網(wǎng);當容量較大時,則可依照改進無標度網(wǎng)絡和時空演化網(wǎng)絡的發(fā)展演化方式設計魯棒性較強的電網(wǎng)。
[1]韓禎祥,曹一家.電力系統(tǒng)的安全性及防治措施[J].電網(wǎng)技術(shù),2004,28 (9):1 -6.
[2]艾欣,崔明勇,雷之力.電力系統(tǒng)連鎖故障研究綜述[J].華北電力大學學報(自然科學版),2008,35 (6):44 -51.
[3]梅生偉,薛安成,張學敏.電力系統(tǒng)自組織臨界特性與大電網(wǎng)安全[M].北京:清華大學出版社,2009.10 -19.
[4]Erdos P,Rényi A.On the evolution of random graphs[J].Publ Math Inst Hung Acad Sci,1960,5:17 -61.
[5]Watt D J,Strogatz S H.Collective dynamics of ′small-world’networks[J].Nature,1998,393:440 -442.
[6]Newman M E J,Watts D J.Scaling and percolation in the small-world network model[J].Physical Review E,1999,60:7332 -7342.
[7]Barabási A L,Albert R.Emergence of scaling in random networks [J].Science,1999,286 (5439):509 -512.
[8]Liu X,LIU T Q,Li X Y.A novel evolving model for power grids [J].Science China Technological Sciences,2010,53 (10):2862 -2866.
[9]Li X,Chen G R.A local - world evolving network model[J].Physica A,2003,328 (1 -2):274 -286.
[10]曹一家,王光增,包哲靜,等.一種復雜電力網(wǎng)絡的時空演化模型[J].電力自動化設備,2009,29(1):1 -5.
[11]Mei S W,Zhang X M,Cao M.Power grid complexity[M].Beijing:Tsinghua University Press and Berlin Heidelberg:Springer-Verlag,2011.133 -160.
[12]Motter A E,Lai Y C.Cascade-based attacks on complex networks [J].Physical Review E,2002,66(6):065102.
[13]Albert R,Albert I,Nakarado G L.Structural vulnerability of the north american power grid [J].Physical Review E,2004,69 (2):1 -4.
[14]Wang K,Zhang D H,Zhang Z,et al.An electrical betweenness approach for vulnerability assessment of power grids considering the capacity of generators and load[J].Physica A,2011,390 (23 -24):4692-4701.
[15]Wang J W,Rong L L.Robustness of the western united states power grid under edge attack strategies due to cascading failures [J].Safety Science,2011,49(6):807 -812.
[16]Motter A E.Cascade control and defense in complex networks [J].Physical Review Letters,2004,93(9):098701.
[17]Huang L,Lai Y C,Chen G R.Understanding and preventing cascading breakdown in complex clustered networks [J].Physical Review E,2008,78 (3),036116.
[18]Hu K,Hu T,Tang Y.Cascade defense via control of the fluxes in complex networks[J].Journal of Statistical Physics,2010,141 (3):555 -565.
[19]Wang J W.Mitigation strategies on scale - free networks against cascading failures [J].Physica A,2013,392 (9):2257 -2264.
[20]Wang J W.Origin of the stronger robustness against cascading failures of complex networks:a mitigation strategy perspective [J].Modern Physics Letters B,2013,27 (3):1350023.