Violation-Informed Spatio-Temporal Adaptive Targeting Framework for EV-Driven Distribution System Expansion Planning
提出一种违规感知的时空自适应目标框架，通过违规分析、联合优化和时空降维方法，高效解决电动汽车引起的电压和电流违规问题，在保持规划精度的同时大幅降低计算复杂度。
2026-06-11 cs.SY eess.SY
Improved Selective Harmonic Elimination for Reducing Torque Harmonics of Induction Motors in Wide DC Bus Voltage Variations
University of Denver（丹佛大学）
本文提出改进的选频谐波消除方法，通过优化相量方程减少感应电机在宽直流母线电压变化下的转矩谐波，利用转矩谐波比和电压谐波比的计算提升性能。
2017-07-05 cs.SY eess.SY
Identifying Best Candidates for Busbar Splitting
KU Leuven / Etch - EnergyVille（荷语鲁汶大学/埃特-能源村）；University of Wisconsin - Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
本文提出了一种指标用于识别和排序母线分裂的候选者，以减少发电成本，通过混合整数凸二次模型和非线性非凸AC最优功率流模拟验证了其可行性。
2026-03-14 cs.SY eess.SY
Switching-Reference Voltage Control for Distribution Systems with AI-Training Data Centers
New York University（纽约大学）；University of Washington（华盛顿大学）；University of Alberta（阿尔伯塔大学）
本文提出一种去中心化切换参考电压控制框架，用于应对AI训练工作负载引起的快速功率波动，通过局部电压测量实现简单本地实施，减少控制成本。
2026-08-07 cs.SY eess.SY
Voltage Control Using Eigen Value Decomposition of Fast Decoupled Load Flow Jacobian
Lane Department of Computer Science and Electrical Engineering, West Virginia University（西弗吉尼亚大学计算机科学与电气工程学院）
本文提出一种最优算法，通过识别对受影响节点影响最大的电压节点并调整其新设定点，解决电力系统中电压偏差问题，方法基于快速解耦负荷流雅可比矩阵的特征值分解。
2017-08-24 cs.SY eess.SY
Unified algebraic deviation of distribution factors in linear power flow
本文基于矩阵代数操作，提出了线性潮流中分布因子的统一推导方法，以推广至同时开关事件或母线分裂等复杂电网修改场景。
2024-12-03 cs.SY eess.SY math.OC
A Load Switching Group based Feeder-level Microgrid Energy Management Algorithm for Service Restoration in Power Distribution System
本文提出了一种基于负载切换组的能量管理系统（LSG-EMS），用于在由一个或多个电网形成分布式能源供电的配电馈线上操作微电网。配电馈线上的负载被分成可以远程接通和断开的负载开关组。LSG-EMS算法被表述为混合整数线性规划（MILP）问题，其目标函数是最大化服务负载，同时最小化切换动作总数。提出了一组新的拓扑约束条件，允许馈线上形成多个微网，并选择最优供电路径，通过最大化客户偏好服务期内的供电持续时间和强制执行最小服务持续时间来考虑客户舒适度。所提出的方法被证明在一个修改后的IEEE 33节点系统，使用实际的客户数据。仿真结果表明，LSG-EMS成功地协调多个网格形成源，通过选择一个最佳的供电拓扑结构，最大限度地提高关键和非关键负载的供电周期，同时最大限度地减少客户服务中断的服务恢复过程中。
2020-11-17 cs.SY eess.SY
Optimal Transmission Line Switching under Geomagnetic Disturbances
Clemson University（克莱姆森大学）；Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室）
本文研究地磁扰动对电力系统的影响，提出基于变压器热容量和无功损耗的优化模型，通过线路切换、发电机调度和负载削减来缓解地磁感应电流的危害，验证了线路切换的有效性。
2017-10-05 cs.SY eess.SY
Enhanced Modeling of Contingency Response in Security-constrained Optimal Power Flow
本文提供了一个增强的建模的应急响应，共同反映高保真的物理和运行特性的电网。将有功和无功事故响应集成到安全约束最优潮流（SCOPF）问题中具有挑战性，这是由于表示发电机特性的分段曲线所导致的可行集的非光滑性和非凸性。我们引入了一个连续微分模型，使用的功能，非常类似PV/PQ开关和发电机应急响应。这些模型通过优化分配可用发电机之间的有功功率不平衡并决定从PV型切换到PQ型的总线类型来执行物理和操作限制。在IEEE 30节点、300节点和118节点系统上分别计算了12、10和100个事故，验证了该方法的有效性。
2021-02-17 cs.SY eess.SY math.OC
Analyzing Effects of Seasonal Variations in Wind Generation and Load on Voltage Profiles
Arizona State University（亚利桑那州立大学）
本文提出了一种构建不同季节风力发电和负荷日剖面的方法，以评估其对电压违规的影响。通过实测数据验证，风力模型表现出高准确性，且在IEEE 118节点系统中能识别季节独立模型无法捕捉的电压违规问题。
2017-07-05 cs.SY eess.SY
Bidirectional Power Packet Transmission Using an Inductive Energy Buffer
Graduate School of Engineering Kyoto University（京都大学研究生院）
针对传统功率包路由器传输方向与能量可控性的局限，本文提出含并联电感缓冲器的双向功率包传输方案，推导开关算法并通过原型硬件实验验证其可行性。
2026-08-04 cs.SY eess.SY
Paradigm and Paradox in Topology Control of Power Grids
Boston University（波士顿大学）
研究通过线路切换优化电网拓扑，发现贪心启发法在不同拓扑中表现无差异，但全局贪心法虽计算量大，却能有效降低发电成本并保证N-1连通性。
2018-03-16 cs.SY eess.SY
A Safe DRL Method for Fast Solution of Real-Time Optimal Power Flow
本文提出一种安全深度强化学习方法，将实时最优潮流建模为约束马尔可夫决策过程，结合PPO与原始-对偶方法，通过拉格朗日优势函数解耦奖励与代价，在IEEE多节点系统上验证了其在保证安全性和最优性的同时显著提升计算效率。
2023-08-07 cs.SY eess.SY
Time Stepped Cyber Physical Simulation of DoS, DoD, and FDI Attacks on the IEEE 14 Bus System
Washington State University Tri-Cities（华盛顿州立大学三城分校）
本文基于MATPOWER构建时间步长仿真框架，评估DoS、DoD和FDI攻击对IEEE 14节点系统的影响，揭示不同攻击对电网运行的破坏作用及网络攻击引发的不稳定性问题。
2026-02-28 cs.CR cs.SY eess.SY
Topology-Aware Graph Reinforcement Learning for Energy Storage Systems Optimal Dispatch in Distribution Networks
Department of Electrical Sustainable Energy, Delft University of Technology（代尔夫特理工大学电气可持续能源系）；Beijing Energy Quant Ltd.（北京能源量子科技有限公司）
本文提出一种拓扑感知的强化学习架构，利用图神经网络优化配电网储能系统调度，通过对比不同GNN变体评估其在不同拓扑结构下的鲁棒性和迁移性能。
2026-03-27 cs.LG cs.SY eess.SY
Online Event-Triggered Switching for Frequency Control in Power Grids with Variable Inertia
UC San Diego（加州大学圣迭戈分校）；University of Washington（华盛顿大学）
针对电网时变惯性导致频率动态退化的问题，提出一种基于Neural-PI控制器的在线事件触发切换算法，在保证系统稳定性的同时优化了时变惯性下的频率控制性能。
2024-08-27 cs.AI cs.SY eess.SY
Distributionally Robust Safety Filter for Learning-Based Control in Active Distribution Systems
Chung-Ang University（中央大学）
针对 DRL 智能体在主动配电系统训练中可能违反运行约束的问题，提出通用 DRSF，将其构建为含机会约束的分布鲁棒优化问题，以最小动作修正实现近优控制与概率安全保证，并在 IEEE 33/123 节点系统中验证。
2023-07-31 cs.AI cs.SY eess.SY
A Data-Driven Sensor Placement Approach for Detecting Voltage Violations in Distribution Systems
针对配电系统电压越限监测，本文提出双层优化的传感器布置方法，结合保守线性潮流近似、问题重构与阈值梯度调整，实现少传感器、无误报且全覆盖检测。
2024-04-05 cs.SY eess.SY
Tightening Quadratic Convex Relaxations for the AC Optimal Transmission Switching Problem
本文针对交流最优输电切换问题提出加强的二次凸松弛方法，通过新型开/关循环多项式约束、极值点线性化和割平面技术实现迄今最紧的松弛，并结合最大生成树启发式在大规模电网实例上取得显著性能提升。
2025-06-06 cs.SY eess.SY math.OC
Feasibility vs. Optimality in Distributed AC OPF - A Case Study Considering ADMM and ALADIN
Institute for Automation and Applied Informatics (IAI), Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院自动化与应用信息学研究所）
本文探讨了在分布式优化中可行的初始猜测和大共识违反惩罚对最优功率流问题的影响，分析了交替方向乘子法（ADMM）的行为，并通过IEEE 57节点系统案例比较ADMM与增强拉格朗日交替方向近似牛顿（ALADIN）方法。
2019-04-01 cs.SY eess.SY
Voltage Constrained Heavy Duty Vehicle Electrification: Formulation and Case Study
本文构建了一个联合交通与电力网络的易处理模型，在满足重型车辆机动性约束的同时最小化输电网电压违例，案例表明该算法有效缓解了大规模车辆接入引发的电压违例。
2023-11-24 cs.SY eess.SY
An Accurate Fault Location Algorithm for Meshed Power Networks Utilizing Hybrid Sparse Voltage and Current Measurements
提出了一种基于稀疏电压和稀疏电流相量混合同步测量的精确故障定位算法。该算法解决了仅基于同步稀疏电压测量（SSVM）和仅基于同步稀疏电流测量（SSCM）的故障定位算法的性能限制。该方法利用故障线路或其附近母线的电压相量和相邻线路的支路电流相量。本文提出的电压电流混合测量方法有助于提高故障测距的准确性，并能有效地消除电流互感器饱和的影响。该算法已在四节点两区域电力系统和IEEE 14节点系统上进行了测试，并具有实际配电系统的典型特征。通过故障位置、故障电阻、负荷切换等参数的变化，验证了算法的鲁棒性。仿真结果验证了该算法的准确性，保证了可靠的故障检测和定位方法。
2019-06-28 cs.SY eess.SP eess.SY
Practical Power System Inertia Monitoring Based on Pumped Storage Hydropower Operation Signature
本文提出利用抽水蓄能电站切泵事件进行电力系统惯量监测的实用方法，通过改进RoCoF计算和事件检测触发器，在美国东西部互联电网验证中实现了3%-9.9%的误差率，为可再生能源并网下的电网可靠性决策提供支持。
2024-07-02 cs.SY eess.SY
Grid-Agent: An LLM-Powered Multi-Agent System for Power Grid Control
Department of Electrical and Computer Engineering, University of Toronto（电气与计算机工程系，多伦多大学）；Concordia Institute for Information Systems Engineering（康卡迪亚信息系统工程研究所）；Concordia University（康卡迪亚大学）
Grid-Agent提出一种基于LLM的多智能体框架，通过规划与验证智能体结合潮流求解和回滚机制，在IEEE和CIGRE基准网络上实现电网违规的高效检测与修复。
2025-09-08 cs.AI cs.MA cs.SY
LLM-Guided Safe Reinforcement Learning for Energy System Topology Reconfiguration
Collage of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院）
本文提出结合大型语言模型与安全软演员-评论家算法的拓扑控制框架，通过重构电压和热限为平滑安全成本信号，提升电网拓扑重构的可靠性和安全性。
2026-03-14 cs.SY eess.SY
Learning Optimal Power Flow with Pointwise Constraints
Cornell University（康奈尔大学）
提出一种在偶域中训练学习参数化模型以求解带逐点约束的最优潮流的新方法，相比平均约束方法能显著减少约束违反，尤其在大型电力系统的角点情况下效果最佳。
2025-10-23 cs.SY eess.SY
Distribution network reconfiguration for operational objectives: reducing voltage violation incidents and network losses
针对高比例DER带来的电压越限与损耗问题，提出穷举搜索方法选择手动开关改造为远程控制开关，实现动态配电网重构，仅替换前两个开关即显著改善运行性能。
2024-09-14 cs.SY eess.SY
Adaptive Inductor and Frequency Management for Integrated Power Converters
University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）
本文提出一种数字控制的自适应功率转换框架，动态协同优化电感配置与开关频率，通过可重构电感架构和滞回控制，在宽负载范围内提升效率，仿真显示平均效率提升4.5个百分点，功率损耗降低32%。
2026-10-06 cs.SY eess.SY
Robust Deep Reinforcement Learning for Inverter-based Volt-Var Control in Partially Observable Distribution Networks
Tsinghua-Berkeley Shenzhen Institute, Tsinghua University（清华大学-伯克利深圳学院，清华大学）；Southwest Electric Power Design Institute Co., Ltd. of China Power Engineering Consulting Group（中国电力工程顾问集团西南电力设计院有限公司）
针对主动配电网测量有限导致的状态部分可观测、奖励未知问题，提出带保守评价器和代理奖励的鲁棒DRL方法，实现有限测量下的逆变器volt-var控制，优化网损与电压分布。
2024-08-13 cs.AI cs.SY eess.SY
Admittance Sensitivity-Informed Modular GP for Scalable Topology-Adaptive Power-Flow Learning
University of São Paulo（圣保罗大学）；École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院）
提出一种基于母线级高斯过程模块化架构和随机傅里叶特征的方法，实现可扩展的拓扑自适应潮流学习，在N-3故障下的PEGASE 1354系统中R²达0.983，电压幅值RMSE为0.0023 p.u.，零样本泛化性能优于现有基准。
2026-06-02 cs.SY eess.SY
Assessing the Impact of Electric Vehicle Charging on Residential Distribution Grids
本文通过模拟不同充电场景和电压等级，评估电动汽车充电对美国中西部240母线配电网线路负载与载流量违规的影响，为电网升级提供依据。
2024-11-20 cs.SY eess.SY
Fine-Tuning LLMs to Generate Economical and Reliable Actions for the Power Grid
Chandra Family Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系）
本文提出一种多阶段适应管道，通过微调LLM生成经济且可靠的电网纠正切换计划，显著提高了电网运行效率和稳定性。
2026-02-17 cs.AI cs.SY eess.SY
A Stackelberg Security Investment Game for Voltage Stability of Power Systems
我们建立了一个电力系统的攻击者和防御者之间的Stackelberg博弈。攻击者试图秘密地和智能地改变电力系统的负载设定点，使得电网的电压稳定裕度减小，从而将整个系统推向电压崩溃。防御者或系统运营商的目标是通过打开控制设备（如并联电容器组）重新调整无功功率注入电网来补偿这种减少。提出了一种改进的反向归纳法，以寻找一个基于成本的Stackelberg均衡（CBSE），该均衡在预算和隐蔽性约束下，节省了参与者的成本，同时提供了参与者投资资源的最优分配。我们分析了所提出的游戏广泛的IEEE 9总线电力系统模型和IEEE 39总线电力系统模型的性能的一个例子。证明了防御者能够保持系统的稳定性，除非其安全预算远低于攻击者的预算。
2020-09-11 cs.GT cs.SY eess.SY
The Impact of Heavy-Duty Vehicle Electrification on Large Power Grids: a Synthetic Texas Case Study
重型车辆（HDEV）的电气化是交通运输部门脱碳的新兴和快速发展的途径。在本文中，我们研究了增加车辆电气化对电网基础设施的影响，特别关注HDEV。我们利用的2000总线得克萨斯州输电网的合成表示，并在特拉维斯县，得克萨斯州，以及有关的运输数据的多个配电网的现实表示，HDEV电气化，揭示的后果，并暴露现有的电网基础设施所施加的限制。我们的分析表明，即使在适度的渗透水平下，也可能发生与HDEV的迁移率时空相关的电网电压问题。事实上，我们发现德克萨斯州只有11%的重型车辆同时充电可能导致输电网络上的严重电压违规，从而危及电网可靠性。此外，我们发现，几十辆电动汽车同时充电可能会导致配电层的电压违规。
2022-03-08 cs.SY eess.SY physics.soc-ph
