找到 46 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
基于容错量子线性系统求解器的量子潮流计算局限性
Limitations of Fault-Tolerant Quantum Linear System Solvers for Quantum Power Flow
Parikshit Pareek · Abhijith Jayakumar · Carleton Coffrin · Sidhant Misra · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月
量子计算机在解决经典计算机难以处理的高复杂度问题上具有潜力，当量子算法端到端求解时间优于经典算法时，可实现实际量子优势。将潮流问题转化为线性方程组可构建基于HHL等量子线性求解器的量子潮流（QPF）算法，常声称相较经典方法具有指数级加速。本文未提出新算法，而是系统分析QPF端到端复杂度，揭示基于HHL的QPF在求解直流潮流（DCPF）和快速解耦潮流（FDLF）时运行复杂度高于经典算法。结果表明，任何具备严格性能保证的量子线性求解器均受该复杂度下限制约，仅当问题条件数与读出精度满足极窄范围时才可能...
解读: 该研究揭示量子潮流计算的实际局限性，对阳光电源PowerTitan大型储能系统和iSolarCloud云平台的潮流优化算法具有重要参考价值。研究表明基于HHL的量子算法在求解DCPF和FDLF时并无实际量子优势，提示阳光电源在开发ST系列储能变流器的并网潮流计算、构网型GFM控制的电网交互优化时，应...
氢电综合电力系统的网络安全：漏洞识别、影响分析与攻防策略
Cybersecurity for Hydrogen Integrated Power Systems: Vulnerability Identification and Impact Analysis with Attack Defense Strategy
Airin Rahman · Wei Sun · Hamed Haggi · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月
在集成氢气的电力系统中，网络基础设施与物理基础设施相互依存，这给可持续能源的可靠、安全输送带来了重大的网络安全挑战。应对这些挑战需要全面了解潜在的攻击面及其影响，并制定有效的防御和缓解策略。本文对这些系统中固有的网络 - 物理漏洞进行了全面分析，随后评估了网络攻击对系统性能的潜在影响。提出了一个三级攻防模型，其中上层研究攻击者策略，两个下层专注于防御机制。中层针对氢气系统制定运行策略，下层则致力于配电系统运行，以有效管理第三方氢气集成。此外，引入了一种隐蔽攻击模型来模拟现代攻击者的复杂能力，该模...
解读: 该氢电综合系统网络安全研究对阳光电源氢能业务拓展具有重要指导意义。文中提出的分层防御策略可直接应用于ST储能系统与氢能耦合场景，通过主动检测技术保护制氢电解槽的功率控制链路，防止虚假指令导致的DC/DC变换器异常。漏洞识别方法可强化iSolarCloud平台对氢储能系统的监控能力，在SCADA层部署...
功率流的几何结构与近似
Power Flow Geometry and Approximation
Ariel Goodwin · Jonathan Maack · Devon Sigler · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月
交流功率流方程在诸多涉及交流电物理特性的电力系统问题中具有重要意义，其中最典型的是交流最优潮流问题（ACOPF）。由于其非线性特性，包含功率流方程的优化问题通常难以求解。值得注意的是，功率流方程的解集构成一个光滑流形，可借助微分几何工具进行描述与分析。本文基于微分几何理论，研究该流形的几何与拓扑性质，强调其作为函数图像表示的便利性，并发展了相应的计算方法，包括回缩映射、线性近似的误差界以及黎曼度量、测地线和曲率张量等几何对象的计算公式。标量曲率与第二基本形式被用于量化线性近似（如直流近似）的精度...
解读: 该功率流几何分析技术对阳光电源储能与光伏系统优化具有重要价值。在PowerTitan大型储能系统中，可应用微分几何方法精确建模交流功率流特性，提升ESS集成方案中多变流器并联运行的潮流计算精度。对于ST系列储能变流器的构网型GFM控制，基于黎曼度量和测地线的非线性功率流分析能优化虚拟同步机VSG参数...
动态区间状态估计在电热综合系统中的应用
Dynamic Interval State Estimation for Integrated Electricity and Heating Systems
Yibao Jiang · Junyi Wang · Haoran Zhao · Vladimir Terzija · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
在电热综合系统（IEHSs）中，状态估计器的作用是基于量测数据推断未知状态，以实现监控与控制。然而，传统点估计方法难以有效刻画可再生能源与多能负荷带来的多重不确定性，且复杂的热动态特性及多时间尺度特征对估计精度与计算效率构成挑战。本文提出一种新型动态区间状态估计（DISE）框架，将量测输入与状态输出均建模为区间以表征不确定性影响。通过迭代区间运算实现估计，并结合模型重构缓解区间膨胀问题。进一步设计多速率协同估计（MRCE）方案，实现电力与热力系统在不同时间尺度下的并行协调估计，显著提升计算效率。...
解读: 该动态区间状态估计技术对阳光电源PowerTitan储能系统及ST系列储能变流器具有重要应用价值。在电热综合能源场景中，该方法可有效处理光伏出力波动、负荷不确定性等多重扰动，为iSolarCloud云平台提供更精准的状态监测能力。多速率协同估计方案契合储能系统电气快速响应与热管理慢动态的特性，可优化...
训练集再应用:基于相似样本的电力系统主导失稳模式识别物理可靠框架
Reapplication of Training Set: A Physically Reliable Framework for Power Systems Dominant Instability Mode Identification Using Similar Samples
Yutian Lan · Shanyang Wei · Wei Yao · Yurun Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年8月
准确且在物理上可靠地识别主导不稳定模式（DIM）对于确保电力系统的安全稳定运行至关重要。数据驱动模型，尤其是深度学习（DL），在应对这一挑战方面取得了显著进展。然而，深度学习的“黑箱”特性限制了其可解释性，导致结果不可靠，这与电力系统严格的可靠性要求相冲突。为解决这一问题，本文提出了一种新颖的 DIM 识别框架，通过重新应用训练集样本提高识别的准确性和可靠性。首先，提出了一种训练方法，以增强 DIM 模型的抗噪声能力和对相似样本的聚类能力，实现高精度的 DIM 识别。此外，还开发了一种两阶段可解...
解读: 该失稳模式识别技术可应用于阳光电源智慧能源管理系统的稳定性监控。通过数据驱动的失稳模式识别,及时发现光伏并网系统和储能系统的潜在失稳风险,优化控制策略,提升大规模新能源并网的稳定性,为电网安全运行提供预警支持。...
基于图卷积网络的韧性约束经济调度
Resilience-Constrained Economic Dispatch With Graph Convolutional Network
Yifei Wang · Hanyang Liu · Xi Wu · Jun Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月
近年来，由于极端事件频发，电力系统韧性备受关注。现有方法难以将韧性指标直接嵌入经济调度模型，因其依赖统计采样，无法建立运行点与韧性指标间的解析映射关系。本文提出一种基于图卷积网络（GCN）的韧性约束经济调度（RCED）框架，可在优化中显式引入特定韧性指标作为目标或约束。该框架包含离线与在线两阶段：离线阶段通过连锁故障仿真构建训练集，并利用GCN学习运行点与韧性指标的映射关系，进而转化为混合整数线性方程组；在线阶段动态求解满足韧性要求的调度方案。算例验证了所提方法的有效性与优势。
解读: 该韧性约束经济调度技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统及ESS集成方案具有重要应用价值。GCN建立的运行点-韧性指标映射关系可直接嵌入ST系列储能变流器的能量管理系统，在极端天气或电网故障场景下，实时优化储能充放电策略，提升系统抗扰动能力。该方法可与iSolarCloud云平台结合，通过离...
一种基于改进直流解的物理信息图卷积网络用于交流最优潮流
A Physics-Informed Graph Convolution Network for AC Optimal Power Flow Via Refining DC Solution
Yundi Liu · Yuanzheng Li · Shangyang He · Yang Li 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月
求解大规模电力系统的交流最优潮流（AC - OPF）问题对于整合可再生能源的电力系统运行至关重要。然而，随着系统规模的增大，传统的交流最优潮流数值方法面临计算成本高和收敛困难等挑战。为应对这些挑战，现有研究采用直流最优潮流（DC - OPF）或数据驱动方法。直流最优潮流通过考虑电力系统的固有物理特性（如电压变化）对交流最优潮流问题进行线性化处理，从而提供近似解。同时，数据驱动方法利用其强大的端到端学习能力有效求解交流最优潮流。尽管这两种方法速度都足够快，但直流最优潮流由于其简化假设（忽略了无功功...
解读: 该物理信息图卷积网络技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统及ST系列储能变流器的能量管理系统具有重要应用价值。通过快速求解AC-OPF问题，可显著提升储能系统在电网侧的实时调度响应速度，优化多台储能变流器并联运行时的功率分配策略。该方法融合物理约束的特性与阳光电源构网型GFM控制技术高度契合...
基于双层检测的分布式安全状态估计在虚假数据注入攻击下的应用
Double-layer Detection-Based Distributed Secure State Estimation Under False Data Injection Attacks
Minggao Zhu · Dajun Du · Xue Li · Minrui Fei 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月
在信息物理电力系统（CPPSs）中，当测量数据或中间交换数据受到虚假数据注入攻击（FDIAs）篡改时，其真实性（即可信度）将遭到破坏，导致分布式状态估计失效。为解决这一问题，本文提出一种采用双层检测的新型分布式安全状态估计方法来应对虚假数据注入攻击。首先，第一层使用基于 $\chi ^{2}$ 的攻击检测器检查测量数据是否被篡改，若被篡改，则用基于卡尔曼方法的预测数据替换受污染的数据，以提高数据可信度和局部状态估计的准确性。然后，当满足事件触发机制时，这些可信数据（即经过检查/替换的数据）与相邻...
解读: 该双层检测机制的分布式安全状态估计技术对阳光电源的储能和光伏产品线具有重要应用价值。可应用于ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的数据安全防护,特别是在大型储能电站和集中式光伏电站中的分布式控制系统。通过局部残差检测与一致性校验的双重防护,可有效提升iSolarCloud平台数据采集的可靠性,增强...
一种用于交流潮流计算的无监督物理信息神经网络方法
An Unsupervised Physics-Informed Neural Network Method for AC Power Flow Calculations
Bozhen Jiang · Chenxi Qin · Qin Wang · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月
潮流（PF）计算对于电力系统分析至关重要。近年来，数据驱动方法作为一种有前景的加速潮流计算的途径应运而生。然而，这些方法需要高质量的标注数据，且往往存在泛化能力差的问题。为解决这些问题，本文提出了一种用于交流潮流计算的无监督物理信息神经网络（UPINN）方法。该方法遵循牛顿 - 拉夫逊法的一般过程。通过最小化基于有功和无功功率不匹配设计的物理信息损失函数，潮流方程可直接得到满足，而无需计算雅可比矩阵的逆。本文给出了所提出的UPINN训练方法收敛性的证明。在IEEE 24节点和118节点系统上的案...
解读: 该无监督物理信息神经网络潮流计算技术对阳光电源储能与光伏系统具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统和光储一体化电站中，该方法可嵌入iSolarCloud云平台实现实时潮流分析，无需历史标注数据即可快速求解节点电压与功率分布，显著提升ST系列储能变流器的并网控制响应速度。对于构网型GFM...
面向多样化通信问题的虚拟电厂频率调节中信息物理融合设计
Cyber-Physical Integration Design for Frequency Regulation in Virtual Power Plants Facing Diverse Communication Issues
Jinrui Guo · Chunxia Dou · Dong Yue · Zhijun Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月
通过聚合需求侧分布式能源资源形成的虚拟电厂（VPPs）在电力系统调频方面具有很大潜力。然而，由于实际通信网络的复杂性，诸如随机丢包和恶意网络攻击等各种通信问题可能会导致不理想的电力调度和不准确的动态控制。这给虚拟电厂参与调频带来了巨大挑战。为克服这些障碍，我们提出一种信息 - 物理融合设计，以实时、可靠的方式促进虚拟电厂调频。首先，我们提出了一种在云 - 边协作下针对丢包问题的虚拟电厂电力调度与通信资源分配联合设计方案。即在物理层，我们提出了丢包情况下的虚拟电厂电力调度方法；在信息层，我们制定了...
解读: 该信息物理融合频率调节技术对阳光电源PowerTitan储能系统和虚拟电厂解决方案具有重要应用价值。研究提出的通信-控制联合优化架构可直接应用于ST系列储能变流器的AGC调频功能，通过优化通信资源调度应对5G/4G网络时延和丢包问题，提升分布式储能集群的频率响应速度和鲁棒性。针对网络攻击的防护设计可...
一种用于消除对称性的紧致机组聚合模型
A Tight Unit Aggregation for Unit Commitment to Eliminate Symmetry
Biyuan Zhang · Tao Ding · Yang Xiao · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
机组组合（UC）通常被建模为混合整数线性规划问题，采用经典的分支定界与分支切割算法求解。然而，UC问题中的对称性导致大量无效搜索，显著增加计算负担。本文提出一种具有紧致约束的机组聚合模型，通过对最大聚合出力轨迹施加严格限制，有效消除对称性，在保持最优性的同时显著降低计算时间。数值实验验证了该方法在计算效率方面的有效性。
解读: 该紧致机组聚合模型对阳光电源PowerTitan大型储能系统和iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。在多机组储能电站调度场景中，同型号ST储能变流器的对称性导致优化算法产生大量冗余搜索，该方法通过聚合建模可显著提升实时调度效率。具体可应用于：1）多MW级储能集群的经济调度优化，降低EM...
知识增强的群体深度强化学习用于大规模电网实时网络约束经济调度
Knowledge-Augmented Population-Based Deep Reinforcement Learning for Real-Time Network-Constrained Economic Dispatch of Large-Scale Power Grid
Yixi Chen · Jizhong Zhu · Hanjiang Dong · Cong Zeng 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
近年来，深度强化学习（DRL）因其在在线前瞻决策和应对不确定性方面的优势，被广泛应用于实时网络约束经济调度（NCED）。然而，传统DRL方法在计算效率与并行性方面存在局限，难以适应大规模电网环境。为此，本文提出一种新型知识增强的群体深度强化学习（PDRL）方法。PDRL通过扰动代理参数生成种群进行探索，并聚合个体结果构建代理梯度以更新模型，具有高效探索能力与高并行性。结合电网物理知识，提出序贯安全投影（S2P）技术，显著提升决策安全性并降低训练难度。在39节点、500节点和2383节点系统上的仿...
解读: 该知识增强群体深度强化学习技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统及iSolarCloud云平台具有重要应用价值。在储能侧，PDRL的高并行性与序贯安全投影技术可优化ST系列储能变流器的实时调度策略，确保大规模储能电站在电网约束下实现经济最优充放电决策，提升电网友好性。在光伏侧，该方法可集成至...
电力系统暂态稳定评估中神经网络的鲁棒性认证
Robustness Certification of Neural Networks for Power System Transient Stability Assessment
Liangyuchen Lu · Yanzhen Zhou · Hongtai Zeng · Zhengcheng Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
神经网络（NNs）可快速准确地评估电力系统安全性，但对输入微小扰动的鲁棒性有限，可能导致误判。现有鲁棒性认证方法在暂态稳定评估中面临物理约束与敏感动态的挑战。为此，本文提出考虑物理可行性的鲁棒性比率指标及两阶段认证框架，通过嵌入系统物理约束推导非平凡鲁棒下界，并利用优化样本的稳定性验证获取上界。基于该框架开展模型选择与对抗训练，提升模型鲁棒性。在新英格兰10机系统及实际区域电网中的验证表明所提方法有效。
解读: 该神经网络鲁棒性认证技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统及构网型控制产品具有重要应用价值。在储能系统参与电网暂态稳定支撑时，需快速准确评估系统安全裕度，但传统神经网络模型易受扰动影响导致误判。该研究提出的物理约束嵌入式认证框架可应用于：1）ST系列储能变流器的GFM控制策略优化，通过鲁棒性...
基于矩阵补全的部分可观测条件下配电网络拓扑与参数学习
Learning to Learn Topology and Parameters of Distribution Grid with Matrix Completion under Partial Observability
Garima Prashal · Parasuraman Sumathi · Narayana Prasad Padhy · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
针对量测受限导致的配电网拓扑与参数信息不完整问题，提出一种融合图卷积网络与物理约束的拓扑增强型模型（TE-GCN）。通过引入节点间物理连接关系并嵌入潮流方程作为节点特征，提升模型可解释性与物理一致性。对于无电压量测的隐藏节点，采用神经网络结合潮流约束补全电压矩阵，并利用GCN估计拓扑结构。该方法将原始-对偶分裂算法展开为神经网络，以变分自编码器替代拓扑投影，优化网络结构学习。在四个含真实负荷数据的IEEE标准系统上的实验验证了其有效性。
解读: 该配电网拓扑与参数学习技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。在分布式光伏与储能大规模接入场景下，配电网拓扑信息往往不完整且动态变化，该研究提出的TE-GCN模型可基于有限量测数据重构网络拓扑并估计线路参数，为ST系列储能变流器的并网控制策略优...
受情绪启发的电力系统暂态稳定与电压调节综合最优控制
Emotion-Inspired Comprehensive Optimal Control for Transient Stability and Voltage Regulation in Power Systems
Rasoul Milasi · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
本文提出一种融合智能与经典控制策略的综合控制器，以提升电力系统的暂态稳定性和电压调节性能。通过状态反馈线性化将非线性系统转化为线性闭环系统，并设计线性二次型调节器（LQR）实现最优控制。受人脑情绪机制启发，采用遗传算法优化情感控制器的五个增益参数，并引入模糊逻辑综合控制器协调暂态响应与电压调节。在多种工况下进行仿真与硬件在环实验，结果表明所提控制器在稳定性与电压调节方面优于传统LQR、PSS与AVR组合方案。
解读: 该情绪启发综合控制技术对阳光电源储能系统和构网型控制产品具有重要应用价值。文章提出的状态反馈线性化结合LQR优化方法，可直接应用于ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统的暂态稳定控制，提升电网扰动下的快速响应能力。情感控制器的多参数协同优化思路，为阳光电源GFM构网型控制策略中的虚拟惯...
基于物理信息图学习的大规模机组组合问题求解
Solve Large-scale Unit Commitment Problems by Physics-informed Graph Learning
Jingtao Qin · Nanpeng Yu · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
机组组合（UC）问题通常建模为混合整数规划（MIP），并通过分支定界（B&B）算法求解。近年来，图神经网络（GNN）通过学习“下潜”与“分支”策略来增强现代MIP求解器的性能。然而，现有GNN模型多基于数学表达构建，在处理大规模UC问题时计算代价较高。本文提出一种物理信息引导的分层图卷积网络（PI-GCN），用于神经下潜，利用电力系统各组件的物理特征寻找高质量变量赋值；同时采用基于MIP模型的图卷积网络（MB-GCN）进行神经分支。将二者嵌入现代MIP求解器，构建面向大规模UC问题的新型神经求解...
解读: 该物理信息图学习求解大规模机组组合技术对阳光电源储能系统和微网调度具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，可优化多储能单元的充放电调度策略，显著降低综合运行成本；在iSolarCloud云平台的智能运维模块，可实现光储充一体化场景下的实时优化调度，通过PI-GCN快速求解含数百台SG...
含风电渗透的信息物理电力系统连锁故障安全评估
Security Assessment of Cascading Failures in Cyber-Physical Power Systems with Wind Power Penetration
Xingye Xu · Kaishun Xiahou · Wei Du · Yang Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
本文提出一种高比例风电接入下的信息物理电力系统（CPPS）连锁故障安全评估方法。首先，建立考虑电力系统信息物理耦合及网络攻击风险的数学模型，并基于马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法构建风电随机模型。在此基础上，提出含风电接入的信息物理电力系统连锁故障模型。为提高连锁故障仿真的准确性，提出一种基于相位估计的线性潮流（PELPF）方法，该方法不仅能使计算精度与牛顿 - 拉夫逊法相当，还能显著提高计算效率并避免收敛问题。此外，基于PELPF方法构建了应对连锁故障中网络攻击的恢复控制模型。最后，引入两个...
解读: 该研究对阳光电源的储能与风电产品线具有重要参考价值。从技术层面，可直接应用于ST系列储能变流器的故障预警与安全防护系统，特别是在大型风储联合项目中的PowerTitan储能系统。研究提出的多阶段动态故障传播模型，有助于优化储能PCS的GFM控制策略，提升系统在高比例风电接入场景下的稳定性。同时，该安...
一种基于全纯嵌入的鲁棒方法用于快速追踪含极限点的P-V曲线
A Robust Holomorphic Embedding-Based Method for Fast Tracing of P-V Curves With Limiting Points
Wen Zhang · Yusi Zhang · Cuiqing Zhang · Hsiao-Dong Chiang 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
针对现有连续潮流方法在处理约束极限时存在的收敛性差、速度慢及误判或忽略极限点等问题，本文提出一种结合弧长参数化的增强型全纯嵌入方法（E-HEAP），适用于大规模电力系统。该方法创新性地有效处理发电机物理硬约束与运行限制，并通过小规模伴随矩阵的特征值计算，高效鲁棒地定位首个硬约束越界点。将非线性方程求解转化为线性代数问题，显著提升数值稳定性与效率。算例验证了其在万节点级系统中准确捕捉所有潜在及首个极限点的能力，相较传统预测-校正等方法，在收敛性、计算效率和理论严谨性方面表现更优。
解读: 该全纯嵌入P-V曲线追踪技术对阳光电源大型储能系统（PowerTitan）及光伏逆变器（SG系列）的电网适应性设计具有重要价值。在储能系统并网规划中，该方法可快速准确评估系统接入对电网电压稳定性的影响，识别功率传输极限点，为ST系列储能变流器的功率调度策略提供理论依据。对于构网型GFM控制技术，该算...
面向物理的神经网络用于在线动态安全评估
Physics-following Neural Network for Online Dynamic Security Assessment
Chao Shen · Ke Zuo · Mingyang Sun · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
数据驱动的动态安全评估（DSA）已成为应对可再生能源与电力电子设备快速接入带来安全挑战的有力工具。近期，融合微分方程描述物理规律的物理信息神经网络（PINN）被引入DSA，但仍面临代数偏差、收敛错误及训练非凸性等难题。为此，本文提出一种新型面向物理的神经网络（PFNN），通过估计故障后状态响应实现DSA。设计双阶段训练策略：第一阶段采用监督参数空间缩减以提升可优化性；第二阶段引入动力学引导的局部学习，结合经验损失与源自动态模型的物理正则项，解决代数偏差并确保正确收敛。在WSCC 3机9节点、新英...
解读: 该物理引导神经网络技术对阳光电源储能与新能源并网产品具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统中，可实现故障后动态响应的快速预测与安全评估，提升电网支撑能力；结合ST系列储能变流器的构网型GFM控制，通过动力学模型正则化训练，可优化虚拟同步机参数整定，增强暂态稳定性。在SG系列光伏逆变器的...
基于攻防博弈的电力系统外部脆弱性评估
External Vulnerability Assessment of Power System Under Attack Based on Attack-Defense Game
Yifu Luo · Qinran Hu · Bokang Zou · Yuanshi Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年3月
电力系统作为关键国家基础设施，面临日益严峻的外部攻击威胁。现有研究多聚焦于特定攻击水平下的防御布局与损失分析，忽视了攻击者能力的不确定性，缺乏对系统抗毁性的安全评估。本文提出一种新的分析场景，即区域电力系统因物理攻击导致完全失效，旨在构建面向未知攻击能力的局部电网整体脆弱性评估方法。该方法建立了包含两个相互依赖决策目标的攻防博弈模型，以体现防御方的抵抗特性，并基于模型特点设计了通过排列问题求解和验证原优化问题的定制化方法。基于IEEE 14节点和118节点系统的仿真验证了模型的正确性，并通过多种...
解读: 该攻防博弈脆弱性评估技术对阳光电源大型储能系统（PowerTitan）和区域级ESS集成方案具有重要应用价值。针对物理攻击导致电网失效场景，可指导储能系统在关键节点的优化部署，提升电网抗毁性。具体应用包括：1）ST系列储能变流器的冗余配置策略优化，在攻击不确定性下确保关键负荷供电；2）iSolarC...
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