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基于二维水动力模型与数据融合的电力设施淹没风险动态评估及预警方法
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作者 于浩 张健 +4 位作者 朱广杰 瞿舜克 肖克江 雷兴炜 陈亮 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第15期71-82,共12页
为应对暴雨引发的电力设施淹没导致电网系统故障和供电瘫痪的问题,提出了一种基于二维水动力模型与数据融合的动态评估与预警机制。首先,结合芝加哥降雨模型与二维水动力模型,精确模拟关键电力设施位置的积水深度,提高预测准确性。其次... 为应对暴雨引发的电力设施淹没导致电网系统故障和供电瘫痪的问题,提出了一种基于二维水动力模型与数据融合的动态评估与预警机制。首先,结合芝加哥降雨模型与二维水动力模型,精确模拟关键电力设施位置的积水深度,提高预测准确性。其次,考虑积水深度、设备类型和可能的故障模式等因素,开发了一个综合评价体系,以量化电力设施因淹没而发生故障的风险。此外,构建了融合变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的短期负荷预测模型VMD-LSTM,为暴雨期间的电网负荷变化提供精准预测,并作为风险评估的重要依据。最后,设计了一套风险预警等级方案,能够准确标记需预警的电网节点,为管理者提供科学决策支持。通过具体区域电网案例分析,展示了该方法的有效性和实用性,为防灾减灾提供了坚实的技术支撑。 展开更多
关键词 暴雨淹没 电力设施 风险评估 负荷预测 二维水动力模型
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