(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111626522.9 (22)申请日 2021.12.2 9 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113987852 A (43)申请公布日 2022.01.28 (73)专利权人 长沙理工大 学 地址 410114 湖南省长 沙市天心区万家丽 南路二段96 0号 (72)发明人 蔡晔　李妍莎　曹一家　王媛媛　 方雨辰　 (74)专利代理 机构 湖南兆弘专利事务所(普通 合伙) 43008 专利代理师 赵朕毅 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) H02J 3/00(2006.01) G06F 119/02(2020.01) G06F 113/04(2020.01)(56)对比文件 CN 113837625 A,2021.12.24 CN 111431174 A,2020.07.17 CN 106503923 A,2017.0 3.15 CN 10490127 7 A,2015.09.09 CA 3028644 A1,2020.0 6.27 CN 104123439 A,2014.10.2 9 Cai Y , Cao Y , Li Y , et al..Cascadi ng Failure Analysis Considering Interacti on Between Power Grids and Com munication Networks. 《IE EE Transacti ons on Smart Grid》 .2016, Ca I Y , Li Y , Ca O Y , et al..Modeling and impact analysis of interdependent c haracteristics o n cascading failures in smart grids. 《Internati onal Journal of Electrical Power & Energy System s》 .2017, (续) 审查员 黄剑飞 (54)发明名称 一种电力信息物理系统的高风险线路组合 分析方法 (57)摘要 本发明公开了一种电力信息物理系统的高 风险线路组合分析方法， 包括步骤： 对电力信息 物理系统中的连锁故障蔓延过程进行模拟， 记录 各输电线路有功潮流数值及其变化； 生成并计算 潮流转移矩阵， 分析线路故障下电力信息物理系 统的潮流分布特性， 计算各输电线路的负载率， 并基于各输电线路的负载率， 计算各输电线路初 始故障引发的潮流熵的波动值； 基于潮流转移矩 阵， 根据Si mRank算法， 量化输电线路间的潮流转 移相似性； 基于潮流转移相似度， 采用k ‑means算 法， 聚类筛选得到强相似输电线路组； 计算强相 似输电线路组的协同影响力， 输出高风险线路 组； 使电力信息物理系统中高风险线路组合的分 析和辨识更准确、 更便捷。 [转续页] 权利要求书3页 说明书8页 附图1页 CN 113987852 B 2022.06.14 CN 113987852 B (56)对比文件 蔡晔;刘放;曹 一家;陈洋;刘颖.电力 信息物 理系统低代价多阶段高危 攻击策略研究. 《电力 系统自动化》 .2021, 慕宗江;徐岩;仇向东;张泰铭.基 于潮流熵 的继电保护定值在线校核评估方法. 《电力自动 化设备》 .2014, 李龙;李振文;刘颖;肖振锋;蔡晔;刘放.基 于改进结构熵的电力 信息物理系统脆弱性分析.《电力信息与通信技 术》 .2021, 徐岩;吕彬;林旭涛.潮流 转移识别方法的研 究与分析. 《电网技 术》 .2013, 王佳裕;顾雪平;王涛;张尚.一种综合潮流 追踪和链接分析的电力系统关键节点识别方法. 《电力系统保护与控制》 .2017, 单政博;王慧芳;林冠强;何奔腾.考虑开断 相对概率与后果的电网脆弱线路辨识. 《浙江大 学学报(工学版)》 .2018,2/2 页 2[接上页] CN 113987852 B1.一种电力 信息物理系统的高风险线路组合分析 方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1.电力信 息物理系统的连锁故障模拟： 考虑电力信息物 理交互特性， 基于直流潮流模 型， 对电力信息物理系统中的连锁故障蔓延过程进行模拟， 在模拟过程中记录电力信息物 理系统各输电线路有功潮流数值及其变化； S2.线路故障下电力信息物理系统的潮流分布特性计算： 生成并计算潮流转移矩阵， 分 析线路故障下电力信息物理系统的潮流分布特性， 计算各输电线路的负载率， 并基于所述 各输电线路的负载率， 计算各输电线路初始故障引发的潮流熵的波动值； S3.输电线路潮流转移相似性计算： 基于S2所建立的潮流转移矩阵， 根据SimRank算法， 量化输电线路间的潮流 转移相似性； S4.强相似性的k阶输电线路组合筛选： 基于潮 流转移相似度， 采用k ‑means算法， 聚类 筛选得到强相似输电线路组； S5.计算强相似输电线路组的协同影响力， 根据数值排名， 输出高风险线路组， 所述协 同影响力的计算公式为： ， 其中， 表示输电线路 故障引发的潮流熵波动， 表示输电线路 受到输电线路 停运后的潮流冲击影响， IF为协同影响力。 2.根据权利要求1所述的一种电力信息物理系统的高风险线路组合分析方法， 其特征 在于， 步骤S1中所述模拟过程的具体步骤 包括： S11.攻击行为模拟： 以所有 的输电线路为候选攻击对象， 每次攻击模拟选择一条输电 线路退出运行； S12.信息层信息传输模拟： 受攻击输电线路的监测节点生成信息包， 模拟攻击信息通 过信息链路传输 到调度中心的过程； S13.连锁故障模拟： 基于电力信息物理交互作用下的连锁故障模型， 进行连锁故障传 播模拟； S14.信息层优化调度模拟： 调度中心接收到攻击信息后， 基于最优直流潮流模型对物 理系统的发电机出力和负荷进行调整， 尽可能地减少负荷损失， 以模拟调度中心检测到攻 击行为后的优化控制行为， 系统到 达新的运行 稳态。 3.根据权利要求2所述的一种电力信息物理系统的高风险线路组合分析方法， 其特征 在于， 所述 步骤S2的具体步骤 包括： S21. 生成并计算潮流转移矩阵： 生成潮流转移矩阵 ， 其中，n表示电力信息 物理系统未受攻击时物理侧正常运行的输电线路数目， 表示输电线路 受到输电线路 停运后的潮流冲击影响， 计算公式为： ，权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 113987852 B 3