计及次生灾害影响的电力信息物理系统恢复方法研究学术报告

作者及机构
本研究由武汉大学电子信息学院的龚立、王先培、朱紫阳、李晓旭团队与武汉理工大学自动化学院的田猛、董政呈合作完成，论文《A recovery method of cyber physical power system considering secondary disasters》发表于《Power System Protection and Control》2025年第1期（Vol.53 No.1），DOI编号10.19783/j.cnki.pspc.240347。研究得到国家自然科学基金（52177109）资助。

学术背景

随着极端自然灾害频发，电力信息物理系统（Cyber Physical Power System, CPPS）面临双重挑战：一是物理设备损坏导致供电中断，二是信息通信故障加剧灾情扩散（如2003年美加大停电事故造成250亿美元损失）。传统电力系统恢复研究聚焦黑启动、网络重构和负荷恢复，但忽视信息-物理协同对恢复效率的提升，更未系统考虑次生灾害（如地震后的火灾、台风引发的洪涝）的连锁影响。2021年郑州暴雨导致地铁瘫痪的案例进一步凸显次生灾害研究的紧迫性。

本研究旨在解决两个核心问题：
1. 如何通过信息-物理协同（如光纤通信与应急电源联动）优化维修资源调度；
2. 如何量化次生灾害概率并制定抗灾策略。

研究方法与流程

1. 模型构建

研究建立了基于以太无源光纤网络（EPON, Ethernet Passive Optical Network）与应急电源协同的CPPS模型，包含以下关键组件：
- 信息网络：以光线路终端（OLT）、光分配网络（ODN）、光网络终端（ONU）构成树形通信架构，通过式(2)-(6)约束确保故障信息传输路径的可达性。
- 物理网络：引入分布式电源（节点6/18/21/24/30）和应急电源（供电时长1.5小时），通过式(16)-(18)量化节点电力供给状态。

创新方法：提出节点“可控可观性”判定标准（图2），结合远动开关（式7）和孤岛划分（图3）动态调整维修策略。例如，当物理线路1与信息线路2同时故障时，孤岛内节点5通过分布式电源维持供电，实现“不可控但可观”状态。

2. 协同维修优化

提出混合整数规划模型，目标函数（式1）最小化次生灾害概率（(p_s)）与停电损失成本（(c_s)）的乘积：
[ \min f = \sum_s p_s \cdot cs \cdot \delta{i,t,s} ]
约束条件包括：
- 维修资源调度（式19-27）：限制维修人员移动路径（如物理线路2→7→29→33）与时间（维修时间1.2小时/节点）。
- 网络连通性（式29-31）：引入虚拟潮流确保拓扑重构后系统稳定性。
- 线性化处理：对非线性约束（如式4的逻辑“与”运算）采用大M法转化（式40），提升求解效率。

算法创新：采用逐步对冲算法（PHA, Progressive Hedging Algorithm）处理随机场景（表1），通过迭代加权优化维修顺序，降低计算复杂度。

3. 仿真验证

在IEEE 33节点系统中设置四类故障场景（表2）：
- 物理网络故障：线路2/12/15/18/33损坏时，协同维修减少负荷损失16%（从171.2万元降至144.4万元）。
- 信息网络故障：光分配线路29故障导致损失增加至190.6万元，凸显通信冗余的重要性。

主要结果

1. 韧性提升效果：

   • 接入EPON后，信息线路故障的负荷损失比物理线路低30%（图5）。例如，故障线路数从2增至5时，物理网络损失从111.1万元升至145.6万元，而信息网络仅从120.9万元增至210.5万元。
     
   • 应急电源供电时间从0.5小时延长至1.5小时，可减少损失7.3%（图6）。
     

2. 维修策略对比：

   • 协同维修虽增加移动距离（图8中路径长度8→11），但缩短总维修时间（场景1从9.6小时降至8.4小时）。
     
   • 优先修复主要灾害线路可降低次生灾害影响14%（图11），如物理线路2-15-12-7-33的维修顺序比随机调度更优。
     

结论与价值

1. 科学价值：首次将次生灾害概率纳入CPPS恢复模型，提出信息-物理协同维修的理论框架，填补了传统方法忽视多灾害耦合的空白。
   
2. 应用价值：为电网调度提供决策工具，例如通过PHA算法动态调整维修路径，在郑州暴雨类灾害中可减少16%的经济损失。
   

研究亮点

• 多灾害建模：量化次生灾害（如火灾、通信中断）对CPPS的叠加影响（表2）。
  
• 协同机制创新：通过ONU与分布式电源联动实现“故障节点可观”，提升维修效率（图2场景B）。
  
• 算法优势：PHA求解框架在33节点系统中实现秒级响应，优于传统动态规划。
  

本研究为高韧性电力系统设计提供了新范式，后续可扩展至多能源耦合场景。