一种多模型概率框架，用于电力网络的地震风险评估和改造规划

《RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY》：A Multi-Model Probabilistic Framework for Seismic Risk Assessment and Retrofit Planning of Electric Power Networks

提出了一种多模型概率框架，整合地震危险性建模、组件多级损伤分析、图论孤岛检测与最优电力流评估，优化预算约束下的加固策略，通过IEEE 24节点系统验证有效降低系统功能损失，揭示网络级脆弱性及投资风险效益关系。

　　电力网络是关键的基础设施，其在地震中的中断可能导致严重的级联故障，并显著阻碍灾后恢复。提升其抗震韧性需要以一种经济有效且系统化的方式识别和加强脆弱的组件。然而，现有的研究常常忽略了电力网络在地震负载下的系统行为。常见的局限包括孤立的组件分析，忽略了网络范围内的相互依赖性；假设二元状态或独立损伤的简化损伤模型；以及忽略了电气操作约束。这些简化可能导致风险估计不准确和改造决策效率低下。本文提出了一种多模型概率框架，用于电力系统的地震风险评估和改造规划。该方法集成了：(1) 区域地震危害特征与地面运动预测和空间相关性模型；(2) 利用脆弱性函数和多状态损伤-功能映射进行组件级损伤分析；(3) 通过基于图的孤岛检测和受约束的最优潮流分析来评估系统级级联影响；以及(4) 通过启发式优化进行改造规划，以在预算限制下最小化预期年度功能损失（EAFL）。利用蒙特卡洛模拟传播不确定性。该方法在IEEE 24节点可靠性测试系统上进行了演示，展示了其捕捉级联故障、识别关键组件并生成有效改造策略的能力。结果强调了该框架作为可扩展、数据驱动的决策支持工具的潜力，用于增强电力基础设施的抗震韧性。

为了更好地理解这些挑战，以下部分系统地回顾了当前的研究趋势，并指出了推动开发所提出框架的关键空白。电力网络（EPN）作为关键基础设施网络，支撑着诸如交通、医疗、通信、供水和应急响应等基本服务。因此，在地震等自然灾害发生期间和之后，其可靠运行至关重要。在各种自然灾害中，地震对电力网络构成了特别严重的威胁，因为它们的突然发生、广泛的空间影响和可能同时对地理分布资产造成损坏。过去地震事件——如2008年汶川地震、2011年基督彻奇地震、2011年东日本地震和2024年土耳其地震——展示了电力系统的地震脆弱性，其中发电厂、电力变电站、输电线路和配电单元的损坏导致了长期停电和跨互联领域的广泛中断。这种级联失败的性质突显了电力系统的相互依赖性，并强调了对电力基础设施进行稳健的地震风险评估和缓解策略的迫切需求。

因此，通过经济有效且系统化的策略识别和加强脆弱组件是至关重要的。这些策略必须考虑到地面运动的空间相关性、网络规模的组件相互依赖性、级联故障机制以及现实世界中的电气操作约束。然而，现有研究往往集中在电力网络中的单个组件上，包括发电厂、电力变电站、输电线路和配电电路，经常假设组件间的损坏行为是独立的，且处于二元操作状态（即完全运行或完全故障）。这些简化限制了捕捉网络级风险和操作不可行性的能力。此外，地震改造策略通常基于局部重要性排名，而不考虑系统级性能或预算限制。这表明需要一个完全整合、风险导向的优化框架，以支持经济有效和系统最优的地震改造规划。

本文提出了一个综合的概率框架，用于电力网络的地震风险评估和改造规划，以解决现有方法中的几个关键限制。特别地，该框架针对以下挑战：(1) 模拟空间相关的地震危害；(2) 捕捉多级组件退化；(3) 在电气操作约束下评估系统级功能损失；以及(4) 在不确定性和有限预算下优化改造策略。本研究的主要贡献如下：

1) 我们整合了区域地震源、地面运动衰减和空间相关性模型，以模拟地理一致的地震强度场。这使得在基于故障和基础设施组件空间分布的大规模电力系统中生成现实的损坏场景成为可能。

2) 我们超越了二元状态的假设，通过实施多级脆弱性曲线和离散的损坏-功能映射，以捕捉组件性能退化的渐进性及其对级联故障传播的影响。这些模型很少在电力系统层面应用，能够更精确地表示逐步损坏和性能退化。

3) 我们结合了基于图的孤岛检测与直流最优潮流（DCOPF）模型，以在物理断开（即孤岛）和操作不可行性下评估系统功能。在没有孤岛检测的情况下，全局DCOPF分析往往在断开的网络上失败。对每个活跃的孤岛进行单独分析确保了可行和准确的功能评估。

4) 我们构建了一个风险导向的优化问题，以在预算限制下最小化预期年度功能损失（EAFL），利用蒙特卡洛模拟来捕捉多源不确定性，并使用启发式遗传算法在系统层面搜索最优解。

5) 我们在IEEE 24节点可靠性测试系统上验证了所提出的框架，并进一步进行了敏感性分析，以揭示投资水平与风险降低之间的关系，为决策者提供了不同改造选项的有效性和经济影响的实用见解。

为了展示所提出的框架，我们对IEEE 24节点可靠性测试系统进行了全面的案例研究。该系统是电力系统可靠性研究中广泛采用的基准。该系统提供了一个结构良好但非平凡的网络拓扑，捕捉了现实世界电力系统的基本操作特性，包括发电-负荷平衡、区域间电力交换和对拓扑碎片化的脆弱性。其适中规模使得在各种场景下对系统级影响和改造优化进行严格的模拟成为可能，同时保持计算可行性。

为了展示所提出的框架，我们对IEEE 24节点可靠性测试系统进行了全面的案例研究。该系统是电力系统可靠性研究中广泛采用的基准。该系统提供了一个结构良好但非平凡的网络拓扑，捕捉了现实世界电力系统的基本操作特性，包括发电-负荷平衡、区域间电力交换和对拓扑碎片化的脆弱性。其适中规模使得在各种场景下对系统级影响和改造优化进行严格的模拟成为可能，同时保持计算可行性。

通过将地震危害建模、脆弱性评估、系统级功能损失和改造规划整合在一个统一的框架中，我们能够以更全面的方式捕捉系统级行为。具体而言，该框架不仅考虑了地震的随机性，还纳入了对组件脆弱性、系统拓扑结构和操作约束的综合分析。在地震情景下，通过将组件的脆弱性参数与系统级功能损失联系起来，我们能够识别出对系统整体性能影响最大的关键组件。这为制定风险导向的改造策略提供了理论依据和实际指导。

此外，该框架能够通过蒙特卡洛模拟捕捉不确定性，并在优化过程中考虑预算限制。通过调整组件的脆弱性参数，我们能够生成有效的改造策略，以最小化预期功能损失。该方法展示了在不同投资水平下，地震风险降低的演变趋势。随着投资水平的增加，风险降低的边际效益逐渐减少，这为决策者提供了平衡风险降低与经济限制的实用指导。

本研究通过结合基于图的孤岛检测与直流最优潮流（DCOPF）分析，克服了现有方法中对地震危害建模、脆弱性评估、系统级功能损失和改造规划之间相互分离的局限。这种方法能够更准确地模拟地震后系统的功能评估，并通过系统级的优化策略实现成本效益的最大化。通过模拟不同地震情景下的功能损失，我们能够识别出对系统功能影响最大的关键组件，并制定相应的改造计划。

该框架不仅适用于电力网络，还可以扩展到其他复杂的网络基础设施，如燃气、水和交通网络。它提供了一种整合地震危害科学、电力系统工程和决策优化的方法，为在不确定性下提升基础设施韧性提供了理论支持和实用工具。通过该框架，我们可以更准确地评估地震对电力系统的影响，并制定有效的改造策略，以增强系统的抗震能力，同时考虑到经济成本和系统性能的综合优化。