Enhancing System Flexibility through Corrective Demand Response in Security-Constrained Unit Commitment
目前，系统运营商通过在日前调度中出于经济原因调度可控负荷来实现需求响应。特别地，需求从电力成本较高的高峰时间转移到非高峰时间，以通过平坦化负载分布来保持系统可靠性。然而，在短期业务中，没有明确考虑到在发生意外后的情况下采取这种行动的系统灵活性和经济效益。因此，本文强调了需求响应的好处，作为一个纠正行动，潜在的突发事件后，提前一天调度。提出了一种安全约束的机组组合（SCUC）模型，该模型考虑了当线路或发电机停运时，通过修正需求响应（CDR）提供的灵活性来维持系统的系统可靠性。该模型在IEEE 24节点系统上进行了测试，仿真结果表明，在日常运营中，总成本节省显着。此外，结果表明，发电机具有更好的长期可靠性，并且能够使用现有系统的灵活性，并在实施CDR时满足基本情况下更高的关键需求。
2020-06-20 cs.SY eess.SY math.OC
Decomposing Convexified Security-Constrained ACOPF Problem with AGC Reformulation
本文提出了一种新的自动发电控制（AGC）的分解凸松弛算法。它找到了一个最优解的交流最优潮流（ACOPF）的问题，是安全的，对一个大的意外事件。利用二阶锥松弛法将原ACOPF问题转化为无列联约束的系统。对意外事件进行过滤，以区分将采取预防措施的意外事件和将采取纠正措施的意外事件。选定的预防性行动的意外情况包括在一套安全限制中。利用Benders分解将安全约束ACOPF问题分解为一个主问题和若干个安全检查子问题。子问题在并行计算过程中进行评估，提高了计算效率。每个子问题内的AGC是由一组建议的有效约束，所以采购的解决方案是每个发电机组在意外事件的物理响应建模。Benders最优切割产生的子问题有不匹配和切割被传递到主问题遇到的安全约束。松弛结果的准确性进行了验证，使用所提出的紧密性措施。所提出的有效AGC约束和所提出的算法的可扩展性的有效性证明在几个案例研究。
2021-07-07 cs.SY eess.SY math.OC
Online Static Security Assessment of Power Systems Based on Lasso Algorithm
Northeast Electric Power University（东北电力大学）；Shandong University（山东大学）
本文提出基于Lasso算法的在线静态安全评估方法，通过多步自适应Lasso回归算法快速准确评估电力系统在不同负荷下的安全状态。
2018-08-24 cs.SY eess.SY math.OC
Voltage-sensitive distribution factors for contingency analysis and topology optimization
Forschungszentrum Jülich（于利希研究中心）；Institute for Theoretical Physics, University of Cologne（科隆大学理论物理研究所）；Tennet TSO BV（Tennet TSO有限公司）；Elia Group（Elia集团）
本文提出基于电压敏感线性化的全AC功率流方程的广义分布因子，以更准确地反映无功功率流、欧姆损耗和电压偏差，适用于详细优化任务如母线分裂。
2026-03-17 cs.SY eess.SY math.OC
Trustworthiness Layer for Foundation Models in Power Systems: Application to N-k Contingency Screening
Technical University of Denmark（丹麦技术大学）
本文提出一种通用可信层，为电力系统基础模型提供统计有效的预测区间，通过分层置信预测和核加权置信预测方法提升N-k contingency筛查的可靠性，减少误报并提高关键违规检测率。
2026-04-21 cs.SY eess.SY
High-performance computing enabled contingency analysis for modern power networks
CITCEA-UPC（加泰罗尼亚理工大学电力电子与控制研究中心）；BSC（巴塞罗那超级计算中心）
本文提出基于概率风险指数的高性能计算方法，用于现代电力网络的N-2 contingency分析与小扰动稳定性评估，通过大规模模拟识别易引发连锁故障的关键组件。
2025-12-09 cs.PF cs.SY eess.SY
Security-Constrained AC/DC Grid Optimal Power Flow Considering Asymmetrical HVDC Grid Operation using Sparse Tableau Formulation
针对单换流极停运故障后工况，提出考虑双极换流站不对称运行的高压直流电网安全约束最优潮流模型，可选择不对称运行换流站数量，能降低运行成本并揭示成本对不对称程度的敏感性，还提出中性线切换策略缓解电压偏移问题。
2025-11-13 cs.SY eess.SY
AC Power Flow Contingency Analysis Using a Single Deep Neural Network
提出复用单个基于基态数据训练的深度神经网络，通过不动点迭代预测任意单线路停运后的电网状态，并给出收敛条件及SDP验证方法，在IEEE 118节点系统上验证了准确性与高效性。
2026-09-28 cs.LG cs.SY eess.SY
Fast Security-Constrained Optimal Power Flow through Low-Impact and Redundancy Screening
通过求解安全约束最优潮流（SCOPF）来确定具有事故意识的调度决策对于现实世界的电力系统是具有挑战性的，因为高的问题维度常常导致不切实际的计算需求。这个问题变得更加严重时，SCOPF不仅要解决一个单一的实例，但多个时期，例如，在电力市场分析的背景下。本文提出了一种算法，确定的最小约束，精确定义的空间的可行节点注入一个给定的网络和应急方案。通过内化节点注入的技术限制，并强制执行最小的最坏情况下的影响，意外线路流量，计算工作量可以进一步提高。案例研究应用和分析的IEEE 118和A&M 2000总线系统，以及德国和欧洲的传输系统的方法。在所有测试的情况下，该算法识别至少95%的网络和安全约束冗余，导致显着的SCOPF解决时间减少。明确讨论了可扩展性和实际实现。案例研究的代码和输入数据是在开源许可下作为论文的补充发布的。
2020-05-12 cs.SY eess.SY
Mitigation of Saturated Cut-sets During Multiple Outages to Enhance Power System Security
由于问题的组合性质，确保大型电力系统在多次停电情况下的可靠运行是一项具有挑战性的任务。传统的安全评估方法往往受到其范围和/或速度的限制，导致可能导致连锁故障的关键突发事件的缺失。提出了一种提高电力系统安全性的双分量方法。第一个组件结合了一个有效的算法来检测割集饱和（称为可行性测试（FT）算法）与实时应急分析（RTCA），以创建一个综合的纠正措施（iCA），其目标是确保系统对割集饱和以及关键分支过载。第二个组成部分只采用FT的结果，以创建一个宽松的纠正措施（rCA），以确保系统对事故后割集饱和。第一个组件更全面，但后者在计算上更有效。这两个组件的有效性进行评估的基础上级联触发事故缓解的数量，和计算时间。通过对IEEE 118节点和2000节点合成德州系统的不同案例研究分析，结果表明，所提出的两个组件的方法成功地提高了电力系统安全评估的范围和速度在多个停电。
2021-04-29 cs.SY eess.SY
Envisioning security control in renewable dominated power systems through stochastic multi-period AC security constrained optimal power flow
可再生能源普及率的提高带来了环境效益，但同时也增加了运行成本，降低了N-1安全标准的满足程度。为了解决后一个问题，本文设想的N-1安全控制的RES为主的电力系统通过随机多周期交流安全约束最优潮流（SCOPF）。本文扩展了最先进的，即确定性和单时间段AC SCOPF，以捕获两个新的维度，RES随机性和多个时间段，以及新兴的灵活性来源，如灵活负载（FL）和储能系统（ESS）。因此，本文首次提出并解决了一个新的问题制定的形式随机多周期AC SCOPF（S-MP-SCOPF）。将S-MP-SCOPF问题转化为一个非线性规划问题。它计算最佳的灵活性资源和其他传统的控制手段，在日前运行的拥塞管理和电压控制的设定点。本文的另一个显着特点是全面和准确的建模，使用：交流潮流模型的前应急和后应急状态，跨时间的资源，如FL和ESS在24小时的时间范围和RES的不确定性的约束。该模型的重要性和性能，通过一个直接的方法，推动问题的大小到求解器的限制，说明了两个测试系统的5个节点和60个节点，分别，而未来的工作将开发一个易于处理的算法。
2021-06-18 cs.SY eess.SY
Security Constrained Optimal Power Shutoff
针对公共安全停电可能削弱电网冗余、使其难以承受意外线路故障的问题，提出SC-OPS模型，通过事故后安全约束协同优化野火风险与事故前后切负荷，并在EPRI 39节点系统验证其可提升计划韧性。
2023-04-26 cs.SY eess.SY
Efficient Multi-Year Security Constrained AC Transmission Network Expansion Planning
多年动态交流输电网扩展规划问题的求解因其潜在的精确性而逐渐成为规划研究的中心。然而，与DC TNEP相比，安全约束AC TNEP的计算负担是巨大的。对于一个动态的，安全约束的AC TNEP问题，计算负担变得非常过度，即使是中等规模的系统的解决方案变得几乎不可能。因此，本文提出了一种有效的，四阶段的解决方法，多年来，网络N-1意外事故和电压稳定约束，动态ACTNEP问题。一些智能逻辑策略的开发和应用，以减少优化算法的计算负担。所提出的方法被应用到Garver 6，IEEE 24和118总线系统，以证明其效率和能力，以解决TNEP为不同的系统规模。
2019-09-13 cs.SY eess.SY math.OC
Novel Attacks against Contingency Analysis in Power Grids
事故分析是电网能量管理系统的核心组成部分。CA的目标是通过分析受偶然事件影响电力系统系统（例如，输电线或发电机的断电）以确定将允许系统操作而不违反约束的设定点。CA中的分析是基于EMS的另一个核心模块状态估计（SE）的输出进行的。然而，它也表明，对手可以改变某些功率测量腐败的系统状态估计SE而不被检测到。这种损坏的估计可能会严重扭曲权变分析的结果，因为它将提供一个假模型来处理。在这项研究中，我们正式建模必要的相互依赖关系，并系统地分析这些新的攻击的权变分析。特别是，本研究的重点是安全约束最优潮流（SCOPF），找出最佳的经济调度考虑单线路故障（基于$n - 1$应急分析）和输电线路容量。所提出的模型被实现和求解以找出潜在的威胁向量（即，一组待改变的测量值），从而当某些特定的突发事件发生时，系统将在一条或多条输电线路上面临过载情况。我们证明了我们的正式模型的IEEE 14总线系统为基础的案例研究，并验证了标准的PowerWorld模型的结果。我们进一步评估模型的各种攻击和网格特性。
2019-11-03 cs.CR cs.LO cs.SY
Hierarchical Agglomerative Clustering for Efficient Annual Voltage Security Assessment in Very-High RES Penetrated Power Systems
本文提出一种基于实际电压响应的无监督学习框架，采用层次凝聚聚类选择代表性运行点，可在高RES渗透率电力系统中大幅减少年度运行点数量，且电压行为重构精度高，性能优于现有方法。
2026-08-31 cs.SY eess.SY
Quantum-Enhanced Reinforcement Learning for Power Grid Security Assessment
Department of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学系）；University of Missouri（密苏里大学）
针对电网安全评估中强化学习扩展难题，提出量子增强混合智能体，利用量子计算提升训练与仿真效率，经N-k故障分析验证优于基准模型。
2025-06-21 cs.LG cs.SY eess.SY
Graph Neural Networks for Fast Contingency Analysis of Power Systems
本文结合物理信息神经网络与图感知神经网络架构（GD和GNN），学习电网在N-1场景下的工作点并应用于N-k场景，在多种节点系统上实现了高精度且比传统求解器快400倍的事故筛选。
2025-03-04 cs.SY eess.SY
Identifying the Largest RoCoF and Its Implications
本文建立故障后节点RoCoF模型，证明最大初始RoCoF出现在配备惯量的发电机母线而非无惯量负荷母线，为凸且简洁的最优节点惯量调度与节点惯量市场机制设计提供理论基础，并通过东南澳大利亚电力系统仿真验证。
2024-04-02 cs.SY eess.SY
An Accelerated-Decomposition Approach for Security-Constrained Unit Commitment with Corrective Network Reconfiguration- Part II: Results and Discussion
针对安全约束机组组合（SCUC）中的计算复杂性问题，提出了一种新的基于校正网络重构（CNR）的SCUC算法。这是通过分解SCUC/SCUC-CNR公式，然后快速筛选非关键子问题的可扩展性的考虑。这是对SCUC和SCUC-CNR的广泛配方进行比较，以显示所提出的典型分解和加速分解方法SCUC和SCUC-CNR分别的优点。IEEE 24节点系统的仿真结果表明，所提出的方法是在解决方案质量的损失，大大加快。所提出的加速分解方法可以实现大型电力系统，因为它们具有很大的性能在IEEE 73节点系统和波兰系统的可扩展性测试时，与各自的广泛的配方和典型的分解方法。总的来说，一个动态的应急后网络可以大大减轻网络拥塞，并导致较低的最优成本。
2020-07-17 cs.SY eess.SY math.OC
Security-Constrained Operation of IBR-Dominated Power Systems: Static and Dynamic Security Across Preventive and Corrective Decisions
针对IBR主导电力系统的安全约束运行，提出涵盖静态/动态安全、预防/校正决策的二维框架，综述相关研究并发现IBR能力可优化运行，为后续研究指明方向。
2026-08-14 cs.SY eess.SY
Optimizing Multi-Timestep Security-Constrained Optimal Power Flow for Large Power Grids
本文提出一种扩展大型电网多时间步安全约束最优潮流的新方法，通过约束松弛、线性化、序列优化和问题重构等技术处理数百万变量与非线性约束，在满足时间约束下获得高质量解，鲁棒性优于基准。
2023-11-26 cs.SY eess.SY math.OC
Digital Twin for Real-Time Security Assessment and Flexibility Activation in the Bornholm Distribution System
Technical University of Denmark（丹麦技术大学）
本文提出基于数字孪生的实时安全评估与灵活性激活方法，通过整合网络拓扑和智能电表数据，在Bornholm配电网中验证了优化方法对电压约束的缓解效果，提升了系统安全性和运行效率。
2026-04-14 cs.SY eess.SY
Security-Constrained Unit Commitment Con-sidering Locational Frequency Stability in Low-Inertia Power Grids
随着风能和太阳能发电装置的增加，电力系统中的传统同步发电机逐渐被取代，导致系统惯性显著减小。将系统频率保持在可接受的范围内对于电力系统的稳定性变得更加关键。在本文中，我们首先研究了区域间振荡对系统的频率变化率（RoCoF）安全的影响，然后，位置RoCoF占G-1应急稳定性的限制。通过实施这些频率相关的约束，基于位置的RoCoF约束的安全约束机组组合（LRC-SCUC）模型的建议。此外，一个有效的分段线性化（PWL）技术，制定了一个RoCoF线性化问题和线性化的非线性函数表示SCUC中的基于位置的RoCoF约束。仿真结果表明，包含惯性相关的约束，可以大大提高系统的稳定性，在较高的运营成本的代价。结果还表明，采用虚拟惯性技术不仅降低了系统的总成本，而且提高了系统的市场效率。
2022-05-30 cs.SY eess.SY
Vulnerability Assessment of N-1 Reliable Power Systems to False Data Injection Attacks
本文研究了大规模电力系统的脆弱性虚假数据注入（FDI）攻击，通过其物理后果。先前的工作已经表明，攻击者-防御者双层线性规划（ADBLP）可以用于确定旨在最大化目标线路上的物理功率流的FDI攻击的最坏情况后果。了解这些攻击的后果，需要考虑电力系统的操作中常用的实践，特别是实时应急分析（RTCA）和安全约束的经济调度（SCED）。在对攻击者知识进行详细假设的基础上，提出了一种ADBLP算法，并引入了一种改进的Benders分解算法来求解该ADBLP。具有2000个总线的合成德克萨斯州系统的脆弱性分析结果表明，智能FDI攻击可能导致事故后溢出。
2019-03-19 cs.SY eess.SY
$N-1$ Reliability Makes It Difficult for False Data Injection Attacks to Cause Physical Consequences
本文表明，虚假数据注入（FDI）攻击的能力是非常有限的，造成物理后果的$N-1$可靠的电力系统运行与实时应急分析（RTCA）和安全约束的经济调度（SCED）。先前的工作表明，FDI攻击可以通过攻击者-防御者双层线性规划（ADBLP）设计，以在使用DCOPF重新调度后引起物理溢出。在本文中，它表明，使用DCOPF设计的攻击未能造成溢出$N-1$可靠的系统，因为系统响应建模是不准确的。一个ADBLP，准确地模拟系统的响应，提出了找到最坏情况下的物理后果，从而建模一个强大的攻击者与系统级的知识。仿真结果表明，即使与新的增强攻击的合成得克萨斯州系统与2000总线，由于$N-1$的限制，保守操作的系统，所设计的攻击只会导致意外后溢出。此外，攻击者必须控制大部分测量，并在系统中物理地创建意外事件以引起后果。因此，可以想象，但需要非常复杂的攻击者才能对使用RTCA和SCED运行的$N-1$可靠电力系统造成物理后果。
2020-03-14 cs.SY eess.SY
W4IPS: A Web-based Interactive Power System Simulation Environment For Power System Security Analysis
现代电力系统正日益发展信息物理系统（CPS），其特征在于信息和通信技术（ICT）、物理和电气设备以及人为因素之间的密切交互。CPS的交互性和安全性是电力系统可靠、稳定和经济运行的重要组成部分。本文介绍了一个基于Web的交互式多用户电力系统仿真环境和开放源码工具集（W 4 IPS），其主要特点是发布/订阅结构、实时数据共享能力、基于角色的多用户可视化、分布式多用户交互控件、易于使用和部署的Web界面以及灵活和可扩展的通信协议支持。本文演示了使用W 4 IPS功能作为应急响应培训和网络安全分析的理想平台，强调交互性和可扩展性。特别是，我们提出的用例和结果的W 4 IPS在电力系统操作教育和安全分析。
2019-09-16 cs.SY eess.SP eess.SY
Inverse Chance Constrained Optimal Power Flow
本文提出逆机会约束最优潮流，将安全水平从参数转为决策变量，以求解系统可支持的最高可行安全水平，并设计牛顿-拉夫逊型迭代算法高效求解，数值实验验证了方法有效性。
2025-06-22 cs.SY eess.SY math.OC
A Security-Constrained Optimal Power Management Algorithm for Shipboard Microgrids with Battery Energy Storage System
本文针对含柴油发电机和电池储能的船舶微电网，提出一种基于混合整数线性规划的安全约束最优功率管理算法，实现机组组合与功率调度，在保障防停电能力的同时最大化燃油节省。
2023-04-07 cs.SY eess.SY
Interpreting the Value of Flexibility in AC Security-Constrained Transmission Expansion Planning via a Cooperative Game Framework
本文提出一种基于合作博弈论的SCTEP工具，量化灵活性（如储能）对避免负荷削减和降低系统成本的贡献，并与线路加固比较，以指导规划者优先投资。
2024-03-14 cs.SY eess.SY
Impact of Wind Generation on Risk-based Security Assessment of Power System
本文在规划场景下研究风电对电力系统基于风险的安全评估的影响，结合穷举法与非序贯蒙特卡洛法在IEEE 39节点系统开展OPF分析，提出新型安全指标，明确了风电水平对系统安全的影响及关键元件、最坏风电阈值。
2025-05-21 cs.SY eess.SY
Security-Constrained Substation Reconfiguration Considering Busbar and Coupler Contingencies
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；Austrian Institute of Technology（奥地利技术研究所）
本文提出了一种基于MILP的启发式方法，用于考虑母线和耦合器故障的安全约束变电站重构，以提高系统安全性和计算效率。
2026-03-11 cs.SY eess.SY
A two-step approach to Wasserstein distributionally robust chance- and security-constrained dispatch
本文考虑了可再生能源发电存在时，发电机和线路同时发生事故的安全约束调度问题。由于可再生能源的不确定性建模使用联合机会约束和不匹配所造成的意外事件和可再生能源使用储备处理。我们考虑一个分布鲁棒的方法来解决机会约束规划。我们假设不确定性的样本是可用的。使用它们，我们构建了一组分布，称为模糊集，包含所有的分布，接近经验分布下的Wasserstein度量。对模糊度集中的所有分布施加机会约束，形成分布鲁棒最优化问题。这个问题是非凸的，计算量很大，难以精确求解。我们采用两步的方法来找到一个近似解。在第一步中，我们在不确定性空间中构造一个多面体集，该多面体集在模糊集中的所有分布下都包含足够的质量。这个集合是通过求解几个二维分布鲁棒问题而构造的。在第二步中，我们解决了一个线性鲁棒最优化问题的不确定性约束施加在所有的不确定性值躺在多面体集。我们使用数值实验证明了我们的方法的可扩展性和鲁棒性。
2022-08-16 cs.SY eess.SY math.OC
Understanding the Inefficiency of Security-Constrained Economic Dispatch
the Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）；Institute of High Performance Computing, A*STAR（新加坡科技研究局高性能计算研究所）
本文研究安全约束经济调度的经济成本，引入价格of安全指标，分析生成可用性和需求分布对安全价格的影响，并通过实验验证分析结果。
2017-06-02 cs.SY eess.SY
A Verifiable Framework for Cyber-Physical Attacks and Countermeasures in a Resilient Electric Power Grid
在本文中，我们研究了针对能源管理系统（EMS）的网络攻击的可行性和物理后果。在此框架内，我们设计了一个完整的仿真平台，以模拟现实的EMS操作：它包括状态估计（SE），实时应急分析（RTCA），和安全约束的经济调度（SCED）。该软件平台使我们能够实现两个主要目标：1）研究EMS的网络漏洞并了解其对系统的影响，以及2）制定和实施针对利用这些漏洞进行网络攻击的对策。我们的研究结果表明，在文献中描述的状态估计的虚假数据注入攻击不容易造成的基本情况下溢出，因为RTCA引入的保守性。为了成功的攻击，需要一个包括所有EMS块的更复杂的模型;即使在这种情况下，也只能实现事后违规。尽管如此，我们提出了几种对策，可以检测由于网络攻击的变化，并限制其对系统的影响。
2021-04-28 cs.SY eess.SY
Formulating Connectedness in Security-Constrained Optimal Transmission Switching Problems
研究了具有安全约束的输电线路最优切换问题中的网络连通性问题，该问题因支路故障和线路校正切换而变得复杂。首先提出了在合理范围内尽可能保持NC的两个准则。通过扩展基于电流的NC约束，推导出一个命题，将NC的不同情况与线性规划的最优性联系起来，得到了NC准则的数学表达式。通过Karush-Kuhn-Tucker条件，将该公式进一步转化为一个易于处理的形式，该形式可以与现有的SCOTs模型相结合，而不影响原求解方法的适用性。最后，各种网络和SCOTs模型的案例研究表明，所提出的方法的有效性。
2022-02-09 cs.SY eess.SY
Neural Networks for Encoding Dynamic Security-Constrained Optimal Power Flow
Technical University of Denmark（丹麦技术大学）
本文介绍了一个框架，捕捉以前棘手的优化约束，并将其转换为一个混合整数线性规划，通过使用神经网络。我们编码的可行空间的优化问题，其特征在于易于处理和难以处理的约束，例如微分方程，神经网络。利用神经网络的精确混合整数重构，我们解决了混合整数线性规划，这些规划精确地近似了最初棘手的非线性优化问题的解决方案。我们将我们的方法应用于交流最优潮流问题（AC-OPF），其中直接包括动态安全约束使得AC-OPF难以处理。我们提出的方法有可能比传统方法更具可扩展性。我们展示了我们的方法电力系统操作考虑N-1安全和小信号稳定，显示它如何能够有效地获得成本最优的解决方案，同时满足静态和动态的安全约束。
2022-07-14 cs.LG cs.SY eess.SY
Machine Learning Assisted Approach for Security-Constrained Unit Commitment
University of Houston（休斯顿大学）
针对电力系统日前发电计划中的安全约束机组组合问题，提出了一种求解该问题的大规模混合整数线性规划方法。SCUC的模型缩减可以带来显著的时间节省。在这项工作中，提出了一种新的方法，有效地利用机器学习（ML），以减少SCUC的问题大小。提出了一种使用逻辑回归（LR）算法的ML模型，并用历史节点需求曲线和相应的承诺时间表进行训练。对ML输出进行处理和分析，以减少SCUC中的变量和约束。在IEEE 24节点系统、IEEE 73节点系统、IEEE 118节点系统、合成South Carolina 500节点系统和波兰2383节点系统等标准测试系统上对该方法进行了验证。仿真结果表明，在SCUC模型约简中使用所提出的LR模型的预测可以在保持解的质量的同时大大减少计算时间。
2022-07-13 cs.LG cs.SY eess.SY
End-to-End Learning of Correlated Operating Reserve Requirements in Security-Constrained Economic Dispatch
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Energy Trading Analytics, LLC（能源交易分析有限责任公司）
本文提出通过端到端训练解决安全约束经济调度中相关备用需求的设计问题，采用鲁棒优化方法学习备用集形状以最小化调度成本，结合分布估计与校准技术实现有限样本覆盖。
2026-04-06 cs.SY eess.SY math.OC
Deep Learning based Security-Constrained Unit Commitment Considering Locational Frequency Stability in Low-Inertia Power Systems
随着电力系统脱碳的目标，传统的同步发电机逐渐被转换器接口的可再生发电所取代。由于系统惯性的显著降低，这种转变引起了对系统频率和频率变化率（RoCoF）安全性的关注。现有的研究成果大多来自统一的系统频率响应模型，这可能无法捕捉系统的所有特性。为保证位置频率安全，提出了一种基于深度神经网络（DNN）的RoCoF约束机组组合（DNN-RCUC）模型。RoCoF预测器被训练为基于高保真仿真数据集预测最高位置RoCoF。训练样本是从各种场景下的模型中生成的，这可以避免仿真发散和系统不稳定。然后将训练好的网络转化为一组混合整数线性约束，表示机组组合中的位置RoCoF限制约束。在IEEE 24节点系统上对所提出的DNN-RCUC模型进行了研究。PSS/E上的时域仿真结果验证了该算法的有效性。
2022-08-17 cs.SY eess.SY
Impact of Security Modeling Fidelity on Hyperscale Data Center Hosting Capacity Assessment
University of Houston（休斯顿大学）；Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）；Electric Reliability Council of Texas（德克萨斯电力可靠性委员会）；Sargent and Lundy（萨金特和伦迪）
本文在修改后的IEEE 24母线系统上，通过四种不同保真度的安全建模评估超大规模数据中心托管容量，发现N-1安全约束的缺失会导致19.8%的容量高估，揭示了模型复杂度与估计精度的权衡关系。
2026-10-14 cs.SY eess.SY
Robust Management of Airport Security Queues Considering Passenger Non-compliance with Chance-Constrained Optimization
本文针对机场安检排队问题，提出一种机会约束优化模型来推荐乘客到达时段，以应对乘客不遵守建议的不确定性，并在巴塞罗那机场数据上实现总等待时间减少85%，比确定性模型提升30%。
2025-05-09 cs.SY eess.SY
Fast and Certified Bounding of Security-Constrained DCOPF via Interval Bound Propagation
University of Vermont（佛蒙特大学）；University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
本文提出利用区间界限传播方法快速计算安全约束直流最优功率流的优化目标界限，适用于大规模电力系统。
2026-04-30 cs.SY eess.SY
Enhancing Power System Cyber-Security with Systematic Two-Stage Detection Strategy
University of Houston（休斯顿大学）；Arizona State University（亚利桑那州立大学）
本文提出了一种系统化的两阶段检测策略，用于检测虚假数据注入攻击，通过监控异常负荷偏差和可疑支路流量变化，提高电力系统网络安全和运行人员的实时态势感知能力。
2019-11-29 cs.CR cs.SY eess.SY
Adversarially Robust Learning for Security-Constrained Optimal Power Flow
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
近年来，ML社区对对抗性鲁棒学习和隐式层的兴趣激增，但这两个领域之间的联系很少被探索。在这项工作中，我们结合这些领域的创新来解决N-k安全约束最优潮流（SCOPF）的问题。N-k SCOPF是电网运行的核心问题，其目的是以一种对潜在的k个同时设备中断具有鲁棒性的方式调度发电。受对抗性鲁棒训练方法的启发，我们将N-k SCOPF框架视为极小极大最优化问题-将发电设置视为可调参数，将设备中断视为（对抗性）攻击-并通过基于梯度的技术解决此问题。这个极大极小问题的损失函数涉及到求解代表网格物理和操作决策的隐式方程，我们通过隐函数定理对此进行区分。我们证明了我们的框架在解决N-3 SCOPF，这在传统上被认为是过于昂贵的解决问题的大小取决于组合的潜在中断的数量的有效性。
2021-11-12 cs.LG cs.SY eess.SY
Distributed Security Constrained Economic Dispatch
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；SYSU-CMU Joint Institute of Engineering, Guandong, China（中山大学-卡内基梅隆大学联合工程学院）；Energy Science, Technology and Policy, CIT interdisciplinary, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, US（卡内基梅隆大学跨学科科学、技术与政策中心）；SYSU-CMU Shunde International Joint Research Institute, Guandong, China（中山大学-卡内基梅隆大学顺德国际联合研究院）
本文研究了两种分解方法的收敛速度，用于解决安全约束经济调度问题，比较了Lagrange松弛与增广Lagrange松弛在精度和信息隐私方面的优劣，发现ALR因共享数据量大而收敛更快。
2015-11-09 cs.DC cs.SY eess.SY
An Alternative Method for Solving Security-Constrained Unit Commitment with Neural Network Based Battery Degradation Model
电池储能系统（BESS）可以有效缓解可再生能源发电量变化的不确定性，并提供灵活的辅助服务。然而，降解是可再充电电池（例如最广泛使用的锂离子电池）的关键问题。基于神经网络的电池退化（NNBD）模型可以准确地量化电池退化。将NNBD模型与安全约束机组组合（SCUC）相结合，建立了一种基于电池退化的SCUC（BD-SCUC）模型，该模型能够精确地考虑等效电池退化成本。然而，由于NNBD模型的高度非线性，BD-SCUC可能无法直接求解。为了解决这个问题，通过将每个神经元处的非线性激活函数转换为线性约束来线性化NNBD模型，这使得BD-SCUC成为线性化BD-SCUC（L-BD-SCUC）模型。算例分析表明，所提出的L-BD-SCUC模型能有效求解多BESS节点电力系统日前调度问题，并使总费用（包括等效降级费用和正常运行费用）最低.
2022-07-13 cs.SY eess.SY
Stochastic Security Constrained AC Optimal Power Flow Using General Polynomial Chaos Expansion
针对可再生能源并网带来的电网不确定性刻画难题，提出带机会约束的随机安全约束交流最优潮流模型，采用通用多项式混沌展开建模非高斯不确定性，经案例验证可高保真捕捉不确定性、发现更多不安全故障场景。
2025-10-03 cs.SY eess.SY
Adversarial optimization leads to over-optimistic security-constrained dispatch, but sampling can help
针对安全约束交流最优潮流问题，本文指出对抗优化可能高估调度鲁棒性，并提出一种优先攻击多样性的对抗采样方法，以提升鲁棒性并准确评估电压崩溃风险。
2023-10-10 cs.SY eess.SY
Nodal Frequency Stability-Constrained UC & ED for Renewable-Dominated Power Systems
University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校）；Princeton University（普林斯顿大学）
提出一种考虑各节点频率稳定性约束的机组组合与经济调度优化框架，通过约束热力发电或限制最大出力机组功率来避免频率低于58 Hz，第二种方法成本更优。
2026-06-16 cs.SY eess.SY
RoCoF Constrained Regional Inertia Security Region: Formulation and Application
本文提出区域惯量安全域（R-ISR）建模方法，通过局部线性化和凸分解将非凸边界转化为凸约束，并嵌入惯量优化调整模型，发现增加某区域惯量可能反而恶化其RoCoF。
2025-07-21 cs.SY eess.SY
A Preventive-Corrective Scheme for Ensuring Power System Security During Active Wildfire Risks
针对活跃野火风险下电网安全运行的不确定性挑战，提出一种预防-校正协调决策方案，结合多资产停运事故分析工具与协调机组组合/最优潮流模型，在适应不同风险水平的同时缓解系统脆弱性并最小化运营成本。
2025-07-11 cs.SY eess.SY
Regional Frequency-Constrained Planning for the Optimal Sizing of Power Systems via Enhanced Input Convex Neural Networks
针对高比例可再生能源下区域频率差异与区间振荡问题，提出基于增强ICNN约束提取和自适应遗传算法的电力系统容量规划模型。
2025-07-24 cs.SY eess.SY
Feasibility-Aware Security-Constrained Unit Commitment via Hybrid Soft Actor-Critic with Quantum-Sampled Features
University of Missouri（密苏里大学）
研究针对安全约束机组组合计算成本高的问题，提出三层混合框架，用伯努利混合软演员-评论家策略、量子采样辅助通道及原生SCUC混合整数线性规划求解，评估多节点案例，发现有用承诺信息的量是影响可扩展性的主要限制。
2026-07-21 cs.SY eess.SY
Online Security Assessment of Low-Inertia Power Systems: A Real-Time Frequency Stability Tool for the Australian South-West Interconnected System
在具有低转动惯量和高可再生能源渗透率的小型/中型孤立电网中，发电/负荷事故事件可能导致大的频率偏移，可能导致级联故障甚至停电。因此，对于系统运营商来说，能够实时监控网络状态并始终预测最大可能的频偏是至关重要的。本文介绍了一种实时频率稳定性（RTFS）工具，由澳大利亚能源市场运营商（AEMO）开发，并在西南互联系统（SWIS）的控制室中运行，以确保可用的旋转储备足够快，足以在任何条件下，特别是低惯性条件下阻止频率偏移。为了减少计算负担和不同的涡轮机调速器模型的复杂性，一个简单的一阶滞后函数与两个可调变量已被用于每个发电机。这些可调参数，以及其他关键的模型参数，如负载阻尼和惯性，已校准对实际的频率响应使用高速故障记录器数据的历史事件。正如在几个案例研究中所证明的，实时工具已被证明是准确的预测系统频率的轨迹后，可信的意外事件，从而表明，类似的实施可以在其他地方进行，而世界各地的电力系统的进展，以降低惯性。
2020-10-27 cs.SY eess.SY
