IoT研究
电力系统恢复 — SCI发表的算法研究
一项合作研究成果，在CSEE Journal of Power and Energy Systems上发表了两篇同行评审论文。研究提出了停电后配电系统恢复的新算法——使用Prim最小生成树寻找最优电力潮流路径。
MATLABMatpower ToolboxAlgorithm DesignPrim’s MSTMulti-Objective OptimizationPower Flow AnalysisGraph TheoryIEEE 69-Bus System
项目挑战
当电网发生重大停电事故时，利用分布式发电资源向关键负荷恢复供电需要寻找最优电力潮流路径——这是一个复杂的多目标优化问题。
我们的解决方案
我们为Prim MST算法提出了新的权重系数，基于线路阻抗、负荷优先级和需求寻找最优恢复路径。开发了自适应策略来处理恢复后的故障。
影响力
成果与影响
已发表：基于Prim MST算法的最优孤岛划分——CSEE JPES，第8卷，第2期，2022年3月
已发表：自适应孤岛策略——CSEE JPES，第9卷，第4期，2023年7月
所提方法恢复了64%的总需求——优于6种对比方法
在初始场景中100%恢复最高优先级负荷
在IEEE 69节点配电系统上使用MATLAB Matpower进行了验证
电力系统恢复研究 — 常见问题
关于我们 SCI 索引发表的电力系统恢复研究及其实际应用的常见问题。
研究解决了配电系统故障后的孤岛（islanding）问题——即如何安全地决定哪些负荷可以被重新接入、以什么顺序、通过哪些馈线，从而在不使分布式发电过载的前提下迅速恢复部分供电。
该工作作为两篇同行评审论文发表于 CSEE Journal of Power and Energy Systems——由中国电机工程学会与 IEEE 联合出版的 SCI 索引期刊。
该方法使用 Prim 最小生成树算法（Prim's Minimum Spanning Tree）将配电网络建模为加权图，寻找最可行的恢复路径，并在分布式发电容量与负荷关键性之间做出平衡。
2020 年关于最优孤岛的论文在 IEEE Xplore 上收获 9 次引用、1,400+ 次全文浏览。2022 年关于自适应孤岛的后续论文收获 6 次引用、800+ 次浏览。
电力公司和微电网运营商将这些技术应用于配电管理软件，以在故障后更快地恢复供电，从而缩短停电时间，并在含有太阳能、风电等分布式电源的网络中提升韧性。