Kaskadfel i storskaliga elektriska kraftöverföringssystem är en viktig orsak till strömavbrott. Analys av nordamerikanska blackout data har avslöjat makt lag.algebraic på svansar i blackout storlek sannolikhetsfördelning som tyder på ett dynamiskt ursprung. Med denna observation som motivation undersöker vi kaskadfel i en förenklad transmissionssystemmodell eftersom efterfrågan på belastningskraft ökar. Modellen representerar generatorer, laster, överföringsnätet och driftsgränserna för dessa komponenter. Två typer av kritiska punkter identifieras och kännetecknas av överföringsledningsflödesgränser respektive generatorkapacitetsgränser. Resultaten erhålls för trädnätverk i regelbunden form och ett mer realistiskt 118-node nätverk. Det har visat sig att drift nära kritiska punkter kan producera kraft lag svansar i blackout storlek sannolikhetsfördelning liknande de observerade. Den komplexa karaktären hos lösningsutrymmet på grund av samspelet mellan de två kritiska punkterna undersöks. © 2002 American Institute of Physics. Från analysen av en 15-årig tidsserie av North American elkraft överföringssystem blackouts, har vi funnit att frekvensfördelningen av blackout storlekar inte minskar exponentiellt med storleken på blackout, utan snarare har en makt lag svans. Existensen av en kraftsvans tyder på att det nordamerikanska kraftsystemet har drivits nära en kritisk punkt. För att se om detta är möjligt, här utforskar vi de kritiska punkterna i en enkel blackout modell som innehåller kretsekvationer och en process genom vilken avbrott i linjer kan hända. Trots förenklingarna är detta ett komplicerat problem. Att förstå de olika övergångspunkterna och de karakteristiska egenskaperna hos strömavbrottens fördelningsfunktion nära dessa punkter är ett första steg i utarbetandet av en dynamisk modell för kraftöverföringssystemen.
Ett exempel på en kaskadfelsmodell för ett kraftöverföringssystem diskuteras i REF.
Critical points and transitions in an electric power transmission model for cascading failure blackouts
{'venue': 'Chaos', 'journal': 'Chaos', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Mathematics']}