A Resilience Evaluation Framework for Electric Distribution Systems: Historical Weather Conditioning, Sensitivity Analysis, and a Flooding-Aware Extension
Wayne State University（韦恩州立大学）；Great Lakes Water Authority（大湖区水务局）
本文提出了一种评估电力配电网在极端天气下韧性的框架，通过历史事件数据、敏感性分析和洪水意识扩展，提高了评估的准确性和实用性。
2026-05-16 cs.SY eess.SY
Improving Power Grid Resilience Through Predictive Outage Estimation
Protiviti Inc.（普维提公司）
本文提出基于多维支持向量机的机器学习模型，预测极端事件下电网组件状态，以提高电网韧性。模型结合基础设施质量与组件耐受时间，通过交叉验证和仿真测试验证其有效性。
2018-02-16 cs.SY eess.SY stat.AP
Quantifying the resilience benefits of undergrounding a circuit with utility data
Iowa State University（爱荷华州立大学）
本文通过历史停电数据比较地下化电路与架空电路的性能，发现地下化可显著减少客户小时损失和停电次数。
2026-05-10 cs.SY eess.SY stat.AP
Quantifying cascading power outages during climate extremes considering renewable energy integration
本文提出耦合气候-能源级联停电模型，以2022年飓风菲奥娜导致波多黎各全系统停电为验证，揭示关键组件早期失效反而增强系统韧性的新模式，并发现用户侧太阳能并网超过45%临界水平且缺乏灵活性资源时会加剧故障概率。
2024-07-01 cs.SY eess.SY
A Valuation Framework for Customers Impacted by Extreme Temperature-Related Outages
本文提出整合客户特征、电网响应、健康因素与暴露损失模型的极端温度停电韧性估值框架，并在得州2021年风暴Uri情景中验证其可降低死亡风险与NEI成本。
2024-05-06 cs.SY eess.SY
Resilience-Oriented DG Siting and Sizing Considering Energy Equity Constraint
本文针对低收入用户在极端天气下承受更多停电损失的问题，提出在分布式电源选址定容中引入能源公平约束，并通过两阶段随机规划与期望切负荷指标实现韧性导向的公平规划。
2024-10-17 cs.SY eess.SY
How long is a resilience event in a transmission system?: Metrics and models driven by utility data
本文通过公用事业数据对停电和恢复过程建模，提出新颖的Poisson过程模型描述输电系统弹性事件进展，并推荐了统计变异性更低的新持续时间指标。
2023-07-03 cs.SY eess.SY stat.AP
Quantifying resilience for distribution system customers with SALEDI
Iowa State University（爱荷华州立大学）
本文提出SALEDI指数，通过对数变换解决大停电事件中客户中断时间的统计不确定性，验证其在五个电力公司的典型停电数据中的实用性。
2026-07-15 cs.SY eess.SY stat.AP
Learning to Mitigate Post-Outage Load Surges: A Data-Driven Framework for Electrifying and Decarbonizing Grids
本研究提出数据驱动框架，分析印第安纳波利斯停电数据，发现EV、HP和DER渗透率上升加剧负荷激增，并开发多任务Transformer估计器预测2035年场景，验证综合运行策略可有效降低可靠性风险。
2025-10-09 cs.SY eess.SY
Risk-Averse Power System Resilience Planning Under AI Data Center Demand Growth Using a Two-Stage DRO-CVaR MILP Optimization
Wayne State University（韦恩州立大学）
本文提出一种双阶段风险厌恶DRO-MILP框架，用于管理AI驱动数据中心需求冲击，通过优化柔性容量模块的预分配和事后调度，提升电力系统韧性。
2026-08-11 cs.SY eess.SY
Determination of Optimal Size and Number of Movable Energy Resources for Distribution System Resilience Enhancement
提出了一种基于图论和组合枚举的可移动能源（MER）规模确定方法，以提高电力供应的弹性。所提出的方法确定了在配电系统中部署的市场汇率的规模和数量，以确保配电系统在极端事件发生后尽可能快地恢复。所提出的方法首先生成多个线路停电的情况下，配电线路的脆弱性曲线的基础上。使用k-means方法减少生成的场景。配电网络被建模为图，其中针对每个减少的线路停电场景执行配电网络重构。组合枚举技术用于计算总MER的大小和数量的所有组合。确定对应于MER的每个位置组合的预期负荷削减（ELC）。总MER的所有组合的最小ELC用于构造最小ELC矩阵，该矩阵随后用于确定MER的最佳大小和数量。在一个33节点的分布式测试系统上进行了算例分析，验证了该方法的有效性.
2022-12-07 cs.SY eess.SY
Exploiting the Benefits of P2P Energy Exchanges in Resilience Enhancement of Distribution Networks
本文提出结合 DLMP 与平均价格机制的 P2P 双向拍卖能源交易框架，以在配电网停电时提升韧性，并验证其可兼顾产消者收益与消费者持续供电。
2024-12-01 cs.SY eess.SY
Quantifying Power Systems Resilience Using Statistical Analysis and Bayesian Learning
本研究提出结合统计分析和贝叶斯学习的框架，定量建模天气参数与电力系统韧性指标的关系，发现风速、温度和降水对韧性有显著综合影响，为风险缓解和资源分配提供决策支持。
2025-11-04 cs.SY eess.SY stat.AP
Models, metrics, and their formulas for typical electric power system resilience events
本文针对电力系统韧性事件，基于 Poisson 过程模型参数推导了性能曲线面积、最低点和持续时间等标准韧性指标的明确公式，并利用北美输电事件验证了方法。
2023-07-28 cs.SY eess.SY math.PR
Topology-Aware Propagation-Based Assessment of Extreme-Weather Impacts on Distribution System Resilience
Department of Electrical Engineering and Computer Science University of Tennessee（田纳西大学电气与计算机工程系）
针对极端天气给配电系统带来的不确定性和弹性挑战，提出事件条件不确定性建模和拓扑感知影响传播框架，集成多种分析评估方法，通过案例研究和平台可视化，可区分影响因素并支持预警评估。
2026-08-14 cs.SY eess.SY
Microgrid Resilience: A Holistic and Context-Aware Resilience Metric
微电网为各种分布式能源的协调部署提供了有效的解决方案，并为能源消费者和整个能源系统提供了无数额外的好处，如弹性，减少碳足迹和可靠性。提高配电系统的弹性是微电网的另一个主要好处。这是因为它们还可以在公用电网运营因高概率低影响事件（如组件故障）或低概率高影响事件（无论是自然灾害还是有计划的网络攻击）而中断时作为备用电源。然而，任何特定系统可以防御、适应和恢复正常运行的程度取决于各种因素，包括微电网所遭受的事件的类型和严重程度。这些因素又取决于所部署的微电网的地理位置以及微电网运行所在地的网络风险状况。因此，在这项工作中，我们试图捕捉各种因素的多维相互作用，以量化微电网在这些不同方面的弹性能力。因此，本文提出了一个定制的站点特定的量化的弹性强度的个人微电网的能力，以吸收，恢复，并适应不断变化的情况下，维持临界负荷时，发生低概率高影响的事件-被称为上下文感知的弹性度量。我们还提出了一个案例研究，以说明我们的综合分析方法的关键要素。
2021-07-31 cs.SY eess.SY
Enhancing Resilience of Power Systems against Typhoon Threats: A Hybrid Data-Model Driven Approach
School of Electrical Engineering, Northeast Electric Power University（东北电力大学电气工程学院）
本文提出了一种混合数据-模型驱动方法，用于提升电力系统在台风威胁下的韧性，通过系统故障分析和成本效益评估，展示其在灾害韧性规划中的应用价值。
2024-06-13 cs.SY eess.SY
Toward Adaptive Grid Resilience: A Gradient-Free Meta-RL Framework for Critical Load Restoration
Bradley Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系）；Department of Computer Science（计算机科学系）
本文提出一种无梯度元强化学习框架，用于提升关键负载恢复的适应性和效率，通过迁移学习和进化策略实现快速适应，适用于可再生能源丰富的配电网。
2026-01-16 cs.LG cs.SY eess.SY
A Novel MDP Based Decision Support Framework to Restore Earthquake Damaged Distribution Systems
近几十年来，由于生活的各个方面对电力的过度需求，包括医疗服务、运输和通信系统等关键基础设施，电力网络迅速扩大。自然灾害是造成停电的主要原因之一。灾难发生后，在最短的时间内恢复电力供应非常重要。本文提出了一种决策支持方法，电力系统运营商恢复电力的关键负荷在配电系统在地震后。该方法采用马尔可夫决策过程，根据地震时观测站和地震研究中心记录的峰值地面加速度值确定关键结构的失效概率，寻找最优的恢复方案。
2019-11-13 cs.SY eess.SY
Component Outage Estimation based on Support Vector Machine
University of Denver（丹佛大学）
本文提出基于支持向量机的方法，用于预测飓风临近时电力系统组件故障状态，提升系统在极端事件中的韧性。
2018-02-16 cs.SY eess.SY
Enhancing Resilience of Distribution Networks by Coordinating Microgrids and Demand Response Programs in Service Restoration
在高影响低概率事件的情况下，为了尽可能多地恢复配电网的临界负荷，有必要利用所有可用的资源，如微电网和分布式发电。本文提出了一种两阶段的方法，利用所有可用的分布式发电，微电网和需求响应程序的协调后，极端事件的关键负荷恢复。在第一阶段中，确定网络的灾后重构，并且在第二阶段中，确定响应负载的需求响应输出和所有关键负载的恢复状态。在第一阶段，提出了一种算法来确定电气孤岛，并在第二阶段，提出了一种新的模型的基础上的广义Benders分解算法，考虑需求响应计划和所有的操作约束，并旨在最大限度地恢复临界负荷。通过对33节点和69节点测试系统的仿真，验证了该方法的有效性。
2021-07-13 cs.SY eess.SY
Proactive Scheduling of Hydrogen Systems for Resilience Enhancement of Distribution Networks
智能电网技术的最新进展为更好地控制具有可再生集成的现代复杂电网带来了机会。电力系统尤其是配电网的运行正面临着网络-物理-人类（CPH）威胁和自然灾害的严峻挑战。为了更好地应对威胁并提高电网的弹性，系统运营商需要主动计划和运营方案，以最大限度地减少CPH威胁造成的损失。为此，本文提出了一个积极的DN操作计划，通过使用氢（H2）系统，通过具有成本效益的长期能源储存来提高弹性。与电池不同，H2能量可以在极端事件发生前几天存储在储罐中，并在事件发生后通过燃料电池单元转化为电力，以减少由CPH威胁引起的负荷削减。通过对33节点测试馈线的测试，验证了该框架的有效性.仿真结果表明，H2系统可以提高DN的韧性在$N-m$中断持续超过10小时。
2021-06-01 cs.SY eess.SY
Quantifying distribution system resilience from utility data: large event risk and benefits of investments
本文提出一种基于公用事业历史停电数据的大事件风险量化方法，通过重演历史评估投资效益，并以实例证明风力加固和加快恢复可显著降低大成本事件概率。
2024-07-20 cs.SY eess.SY q-fin.RM
Typical models of the distribution system restoration process
Iowa State University（爱荷华州立大学）
本文基于四个配电公司的停电数据，开发了数据驱动的概率模型，通过Beta和Uniform分布描述恢复时间进程，利用对数正态分布建模总恢复时间，用Gamma分布描述首次恢复时间，为蒙特卡洛模拟和韧性规划提供端到端的随机模型。
2026-07-15 cs.SY eess.SY math.PR
Hazard resistance-based spatiotemporal risk analysis for distribution network outages during hurricanes
针对SMC在飓风演变过程中直接使用时变失效概率导致高估破坏的问题，提出HRSRA方法，将其转换为时不变灾害抗力，并融合高分辨率气象与GIS数据，在波多黎各真实停电数据上验证了优越性。
2024-01-18 cs.SY eess.SY
Stochastic Pre-Event Preparation for Enhancing Resilience of Distribution Systems with High DER Penetration
本文提出了一种随机优化的准备和资源分配方法，即将到来的极端天气事件的配电系统，它可以帮助公用事业公司实现更快，更有效的事后恢复。以最大化服务负荷和最小化运行费用为目标，建立了两阶段随机混合整数线性规划模型。第一阶段确定移动资源、燃料资源和劳动力资源的最佳位置和数量。第二阶段考虑网络运行约束和维修人员调度约束。提出的随机事前准备模型求解的情景分解方法，渐进式套期保值（PH），以减轻计算的复杂性引入了大量的场景。此外，为了显示太阳能光伏（PV）发电对系统弹性的影响，我们考虑了三种类型的光伏系统在停电期间，并比较了不同光伏渗透水平的弹性改善。在一个大规模（超过10,000个节点）的配电馈线仿真的数值结果已被用来验证所提出的方法的可扩展性和有效性。
2020-12-24 cs.SY eess.SY
Graph-based Simulation Framework for Power Resilience Estimation and Enhancement
针对极端天气对配电系统的风险，提出基于图的仿真框架，通过蒙特卡洛模拟评估韧性，合成配电网络、生成极端天气场景，用定制遗传算法优化可再生资源部署，实现韧性增强并提供实用见解。
2025-02-12 cs.SY eess.SY
Resilience assessment and planning in power distribution systems:Past and future considerations
本文综述配电系统韧性评估指标、跨基础设施依赖及韧性规划方法，以帮助运营商应对极端天气并制定缓解策略。
2023-08-15 cs.SY eess.SY
Critical Load Restoration using Distributed Energy Resources for Resilient Power Distribution System
极端天气事件对老化和过时的配电基础设施产生重大影响。这些高影响低概率（HILP）事件通常会导致长期停机和关键服务的损失，从而严重影响客户的安全。这就需要在灾难期间迅速恢复关键服务，以确保配电网络的复原力。本文提出了一种先进的馈线恢复方法，恢复关键负荷使用分布式能源（DER）。提出了一种弹性恢复方法，联合最大限度地提高恢复的关键负载的量，并通过优化分配网格的可用DER资源，优化恢复时间。恢复问题被建模为一个混合整数线性规划的目标是最大限度地提高恢复后故障的恢复能力，同时满足电网的关键连接和操作约束，并确保一个给定的开环馈线配置的径向操作。仿真结果表明，所提出的方法使用IEEE 123节点馈线与5 DER供应11个关键负荷和IEEE 906总线馈线与3 DER供应17个关键负荷的有效性。DER的可用性和燃料储备恢复网络的影响进行了评估，它表明，所提出的方法是成功地能够恢复最大数量的临界负载使用可用的DER。
2019-12-10 cs.SY eess.SY
Multiagent Reinforcement Learning in Enhancing Resilience of Microgrids under Extreme Weather Events
National Tsing Hua University（国立清华大学）；Deakin University（迪肯大学）；University of Birmingham（伯明翰大学）
本文提出基于多智能体深度强化学习的EMS框架，用于提升微电网在极端天气事件中的韧性并降低运营成本。
2026-01-19 cs.SY eess.SY
A Review of Community-Centric Power System Resilience: Strategies, Data-Driven Methods, and Techno-Legal Perspectives
Wayne State University（韦恩州立大学）；University of York（约克大学）；American University of Sharjah（沙迦美国大学）；University of Utah（犹他大学）
本文综述了面向社区的电力系统韧性，探讨了技术法律框架与工程方法的结合，以及数据驱动方法在应对极端事件中的作用，强调了社区韧性与电力系统韧性的相互依存关系。
2026-05-07 cs.SY eess.SY
Resilience-oriented Planning and Cost Allocation of Energy Storage Integrated with Soft Open Point Based on Resilience Insurance
针对极端事件下配电网弹性提升需求及E-SOP高成本问题，提出基于弹性保险的E-SOP成本分摊框架与四层SDRO规划模型，在IEEE 33节点配电网验证了模型有效性。
2025-11-12 cs.SY eess.SY
Targeted Resilient Zoning for High Impact Events via Multi Circuit Polelines
针对高影响低概率极端事件对配电系统的冲击问题，本文提出一种基于风险的主动架空配电系统长期弹性规划框架，聚焦缓解强风与飓风引发的停电影响，弥补传统可靠性规划的不足。
2025-10-29 cs.SY eess.SY
Resilience-Motivated Distribution System Restoration Considering Electricity-Water-Gas Interdependency
配电系统的重大中断可能会影响水和天然气供应系统的运行，导致对关键客户的多种服务中断。因此，提高关键基础设施的复原力需要多个部门的共同努力。本文提出了一种考虑电-水-气相互依赖的配电系统服务恢复方法。其目标是在极端事件发生后，根据关键客户的需求，以所需的比例向他们提供电力、水和天然气供应。电力，水和天然气网络的操作限制被认为是。对水泵、气体压缩机等电驱动耦合部件的特性进行了建模。松弛技术被应用到这些网络的物理定律所构成的非凸约束。因此，恢复问题制定为一个混合整数二阶锥规划，这可以很容易地解决了现成的求解器。通过对电-水-气一体化系统的数值模拟，验证了所提出的方法的有效性，开发的基准模型的基础上的子系统。结果表明，考虑相互依赖性，细化了有限的发电资源的分配，并证明了所提出的凸松弛的准确性。
2022-02-17 cs.SY eess.SY
Resilience Analysis and Cascading FailureModeling of Power Systems under Extreme Temperatures
在本文中，我们提出了一个基于交流潮流的连锁故障模型，明确考虑外部天气条件，特别是极端温度，并评估极端温度对连锁停电的启动和传播的影响。具体而言，负荷和动态线路额定值的变化，由于温度扰动建模，输电线路和发电机停电的概率进行评估，并仔细计算每种类型的事件的时间，以决定实际的事件序列。应该强调的是，在外部温度变化出现时，相关事件可能共同导致电压不稳定。此外，我们模型的欠压减载和操作员重新调度的控制策略，以防止连锁故障的传播。RTS-96三区域系统的仿真结果验证了该模型的有效性，发现温度扰动会导致相关的负荷变化和线路/发电机跳闸，这将大大增加级联和电压失稳的风险。临界温度变化，临界区域的温度扰动，最脆弱的总线识别，并比较不同的控制策略也仔细研究。
2020-09-29 cs.SY eess.SY
Modeling of Natural Disasters and Extreme Events in Power System Resilience Enhancement and Evaluation Methods
过去十年，破坏性和新出现的威胁（例如人为攻击--网络和物理攻击;极端自然事件--飓风、地震和洪水）的频率急剧上升。这些事件的影响非常严重，包括长时间停电、主要电力系统设备（如发电厂、输配电线路和变电站）损坏以及完全停电。这些事件的准确建模是至关重要的，因为它们作为数学工具，用于评估和评价各种操作和规划投资策略，以加强电力系统对这些事件的影响。本文提供了一个全面的和严格的审查，目前的做法，在建模的极端事件，系统组件和系统响应的弹性评估和增强，这是一个非常重要的垫脚石发展的完整，准确，计算有吸引力的建模技术。本文首先回顾了现有的技术来模拟极端事件的传播，然后讨论了用于模拟这些事件对电力系统组件和系统响应的影响的方法。本文还讨论了研究差距和相关的挑战，以及现有建模方法的局限性的潜在解决方案。
2020-08-17 cs.SY eess.SY
Tools for improving resilience of electric distribution systems with networked microgrids
Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室）
本文提出利用两阶段随机规划方法设计韧性配电系统，通过分解启发式算法解决实际规模问题，验证了网络化微电网在极端事件中提升系统韧性的作用。
2017-05-22 cs.CE cs.SY eess.SY
The Information-Collecting Vehicle Routing Problem: Stochastic Optimization for Emergency Storm Response
Princeton University（普林斯顿大学）
本文提出一种随机优化策略，通过电话调用建立故障信念并利用车辆收集信息，以快速恢复电网故障，首次将信息收集和信念建模纳入车辆路径问题。
2016-05-18 cs.AI cs.SY eess.SY
Resilience Enhancement of Distribution Grids Through a Three-Stage Framework for Scheduling Mobile Energy Storage Systems
University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校）
针对极端事件频发，提出三阶段框架调度移动储能系统，通过经济套利、主动定位和动态重定位增强配电网韧性，并采用图神经网络提升计算效率，仿真验证减少失电并加速恢复。
2026-09-28 cs.SY eess.SY
Artificial Intelligence Assisted Power Grid Hardening in Response to Extreme Weather Events
University of Denver（丹佛大学）；ComEd（ComEd公司）；US National Committee（美国国家委员会）
本文提出了一种基于人工智能的电网加固模型，旨在提高电网在极端天气事件中的韧性。首先，提出一个机器学习模型来预测组件状态（运行或停电），然后将这些预测输入到加固模型中，确定分布式发电（DG）单元的放置位置。与现有文献不同，本文通过考虑两个目标的复杂依赖关系，共同优化电网经济性和韧性。在标准IEEE 118节点测试系统上的数值模拟展示了所提加固模型的优势和适用性。结果表明，通过去中心化和分布式本地能源资源，所提加固模型可以产生更稳健的解决方案，显著保护系统免受多个组件因极端事件而停电的影响。
2018-10-05 cs.LG cs.SY eess.SP
Strengthening Power System Resilience to Extreme Weather Events Through Grid Enhancing Technologies
针对气候变化加剧极端天气下电力系统风险的问题，本文基于韧性理论综述相关文献，探讨电网增强技术（GETs）在优化能源分配、促进可再生能源整合等方面的作用，以提升电力系统韧性并推动产业转型。
2024-11-25 cs.ET cs.SY eess.SY
Data-Driven Stochastic Distribution System Hardening Based on Bayesian Online Learning
针对极端天气下配电系统停电及现有加固决策未充分利用实际数据的问题，提出结合DNN预测、决策依赖分布鲁棒优化与贝叶斯在线学习的加固策略，经实际系统24年数据验证有效。
2025-10-02 cs.SY eess.SY math.OC
A Distributionally Robust Resilience Enhancement Strategy for Distribution Networks Considering Decision-Dependent Contingencies
针对配电网韧性提升中决策依赖型不确定性和分布模糊性，提出场景式决策依赖型模糊集及两阶段三层的分布鲁棒模型，并采用定制C&CG算法求解，显著提升样本外性能。
2022-08-23 cs.SY eess.SY
Coordinating O&M and Logistical Resources to Enhance Post-Disaster Resilience of Interdependent Power and Natural Gas Distribution Systems
在天然气发电量增长和天然气工业电气化的推动下，电力和天然气系统正变得越来越相互依赖。最近的能源危机突出表明，迫切需要加强这些相互依存系统的复原力。为了应对这一挑战，本文重点关注相互依赖的电力和天然气分销系统，并提出了一个全面的战略，以提高其弹性，其中包括最佳协调各种资源，包括紧急操作和维护（O&M）和后勤支持，以有效地恢复受损的服务和基础设施。具体而言，包括具有燃料转换能力的发电机在内的发电机被派去提供应急电力，燃料供应的后勤过程特别是通过协调调度流动燃料运输车来管理。此外，电力和天然气的综合需求响应被调度，以减轻运营压力，使用分区方法，将具有交织能源供应的客户分组为单独的可调度单元。此外，该战略包括受损设施的修复，特别考虑到不同的维修效率取决于派遣的维修单位，旨在密切模拟实际的维修方案。该策略被封装在一个混合整数二阶锥规划模型中，并进行了案例研究，以验证其有效性。
2024-12-20 cs.SY eess.SY
Risk-limiting Load Restoration for Resilience Enhancement with Intermittent Energy Resources
本文提出基于测量的风险限制策略，用于在缺乏预测工具时恢复关键负载，通过高斯混合模型更新发电分布，将机会约束问题转化为混合整数线性规划问题，验证了网络化微电网在不确定性管理方面的优势。
2017-09-21 cs.SY eess.SY
AlphaZero Based Post-Storm Repair Crew Dispatch for Distribution Grid Restoration
风暴等自然灾害通常会对配电网造成重大损害。本文研究了多功能车的最优路径，以恢复停电后，在配电网尽可能快的风暴。首先，风暴后的维修人员派遣任务与多用途车制定为一个序列随机优化问题。在制定的优化模型中，电网的信念状态更新，根据客户的电话和多功能车收集的信息。其次，提出了基于AlphaZero[1]的多用途车辆路径规划（AlphaZero-UVR）方法，实现了维修人员的实时调度。所提出的AlphaZero-UVR方法将深度神经网络与随机蒙特卡罗树搜索（MCTS）相结合，以提供前瞻搜索决策，该决策可以在没有人类指导的情况下学习导航维修人员。仿真结果表明，该方法可以有效地引导船员修复所有停电。
2021-08-15 cs.SY eess.SY
Resilience of IEC 61850 Sampled Values-Based Protection Systems Under Coordinated False Data Injections
Norwegian University of Science and Technology（挪威科技大学）
本文研究了针对IEC 61850采样值协议的协调虚假数据注入攻击对数字变电站韧性的影响，通过实验验证了攻击可行性，并提出基于可信独立通道的防御策略。
2026-05-08 cs.CR cs.SY eess.SY
Dynamic Evaluation of Power Distribution Lines for Determining the Number of Repair Teams and Prioritizing the Resolution of Faults Caused by High-Impact Low-Probability Events
为了提高配电系统对高影响低概率（HILP）事件的恢复能力，重要的是要优先考虑受损资产，以便更快地恢复丢失的负载，特别是关键和重要的负载。此外，在关键时刻正确预测维修团队的数量有助于将网络恢复到初始恢复水平。为此，本文讨论了供电线路的优先级，以评估所需的维修队的数量。为此，配电系统线路的经济价值被认为是衡量网络对飓风敏感性的一个标准。该模型基于价值，考虑了负荷值、电杆失效概率、易损性曲线、线路检修时间和拓扑因素。这是为了考虑需求侧的重要性、线路的故障程度和可达性、时间的重要性以及网络配置。结果提供了一个故障解决的线路优先级列表，其中拓扑因素有较大的影响。恢复关键和重要负载所需的维修团队数量由该模型确定。该模型已在IEEE 33节点网络上进行了测试。关键词：弹性，配电系统，资产评估，恢复优先级，维修团队
2021-05-23 cs.SY eess.SP eess.SY
Two-Stage Stochastic Optimal Power Flow for Microgrids With Uncertain Wildfire Effects
针对野火引发的电网停运问题，本文考虑线路停运与光伏发电的不确定性，提出基于DistFlow二阶锥松弛的两阶段随机微电网最优潮流框架，分离动态线路额定值约束，经改进IEEE 22节点系统验证有效，可提升电网韧性。
2024-05-16 cs.SY eess.SY
Enhancing Grid Resilience for Giga-Watt Scale Data Centers Using High Voltage Circuit Breaker Operated Braking Resistors
Black & Veatch；University of Central Missouri（密苏里中央大学）
本文提出利用高压断路器操作的制动电阻提升吉瓦级数据中心在电网电压波动时的韧性，通过动态行为测试验证其有效性。
2025-12-24 cs.SY eess.SY
A Markov Decision Process Framework for Enhancing Power System Resilience during Wildfires under Decision-Dependent Uncertainty
本文提出基于状态的决策框架，通过优化时间内的切换动作，最小化野火事件中的总运营成本，利用马尔可夫状态表示网络拓扑，结合天气和电力流动态进行状态转移，通过近似动态规划算法解决大规模状态和动作空间的计算挑战。
2026-04-08 cs.SY eess.SY math.OC
Topology-Aware Reinforcement Learning over Graphs for Resilient Power Distribution Networks
The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校）；University at Buffalo（布法罗大学）；Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）
本文提出一种拓扑感知的图强化学习框架，通过整合拓扑数据分析提升电力分配网络的韧性，实验表明其在奖励、电力输送和电压违规方面均优于基线模型。
2026-03-07 cs.LG cs.SY eess.SY
