基于NSGA-Ⅱ的电力信息物理系统骨干网络辨识

针对实际存在一一对应的电力信息物理系统,辨识其抗灾型骨干网架并进行加固,可提高电力信息物理系统在面对自然灾害或网络攻击下的可靠性.文中提出骨干网络辨识多目标优化模型,所提模型综合考虑整个系统的经济性、抗毁性和恢复性,并满足重要负荷约束、网络连通性约束、网络规模约束和潮流约束.首先,使用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解多目标优化模型,并利用多目标决策中的熵权法给各个目标函数赋权重.然后,使用逼近理想解排序法筛选出帕累托解集中的最优解.最后,以IEEE 39节点系统和中国某地区500 kV实际电网为例,验证了所提的电力信息物理系统骨干网络辨识算法的有效性.