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2024年9月，IEEE Transactions on Smart Grid期刊发表了一篇题为“A Probabilistic Graphical Model for Predicting Cascade Failures of Electric Vehicle Charging Networks Caused by Hurricanes ”的研究论文。该文创新性地提出了一种基于概率图模型（PGM）的框架，用于预测飓风引发的电动汽车充电网络（EVCN）级联故障。
全球电动汽车（EV）的快速普及推动了电动汽车充电网络（EVCN）的扩展，EVCN作为提供充电服务的关键基础设施，在极端天气条件下对电力系统的韧性至关重要。然而，EVCN易受飓风等极端事件的影响，导致充电中断和服务可靠性下降。例如，2020年8月的飓风Laura造成大量充电站停运，严重影响了电动汽车的紧急充电需求。
为解决上述问题和挑战，本文提出了一种基于贝叶斯网络（BN）的模型，通过考虑系统间的耦合关系和故障传播，预测EVCN的级联故障。本文的主要贡献如下：
图1 耦合网络的结构
在飓风期间，电力线路可能会受到损坏。线路的故障可能影响EVCN，导致充电站无法正常运行。故障传播过程分为五个阶段：
本文所提方法被用于基于IEEE-30节点测试系统的电力交通耦合系统。并采用Sioux Falls网络作为交通系统。所得到的部分结果如下：
图4 飓风直线路径模拟
图5 飓风曲线路径模拟
图6 线路故障概率预测比较
图7 不同路径角度下的故障概率
表1 不同充电站的故障概率
本文提出了一种基于概率图模型（PGM）的框架，用于预测飓风引发的电动汽车充电网络（EVCN）级联故障。该模型构建了充电站、线路与极端天气事件之间的因果关系，并采用EM方法进行参数学习，通过PGM预测EVCN在飓风下的级联故障风险。结果表明，该模型可用于各类极端天气下EVCN的故障预测，为电网公司制定应急策略提供决策支持。主要结论如下：
（1）所提出的PGM框架不仅可以有效预测不同充电站在飓风条件下的故障概率，同时也能为电网公司提供参考，以增强城市公共充电基础设施的韧性。
（2）未来研究中需优化EVCN的交通拥堵建模，进一步考虑电价及其他极端事件（如冰暴、洪水、地震）对充电网络的影响。
（3）当前PGM的结构为人工设定，未来工作可通过结构学习进一步提升模型的精确度，从而更好地应对复杂的环境变化。
T. Zhang, D. Tang, P. Fan, Q. Wang and P. Wang, “A Probabilistic Graphical Model for Predicting Cascade Failures of Electric Vehicle Charging Networks Caused by Hurricanes,” in IEEE Transactions on Smart Grid, doi: 10.1109/TSG.2024.3458932.
原文链接：
https://ieeexplore.ieee.org/document/10679196
汤迪霏：南京师范大学电气与自动化工程学院副教授，主要从事电动汽车与电网互动、电力-交通耦合网络韧性等方面的研究工作。与南瑞集团、中国电力科学研究院、江苏省及各地市供电公司保持着密切的项目合作关系。主持或负责新加坡国家研究基金、加拿大自然科学与工程研究理事会、国家自然科学基金、江苏省高校自然科学研究项目、南京市留学人员科研项目以及多项国网公司科技项目的研究。担任《IEEE Transactions on Smart Grid、IEEE Transactions on Power Systems、IEEE Transactions on Transportation Electrification》等著名SCI期刊的审稿人。获江苏省“双创博士”称号。
张天泽：南京师范大学2024届毕业生，重庆大学在读研究生。主要研究方向：电力-交通耦合网络的规划与运行。
范鹏宇：南京师范大学2024届毕业生，香港科技大学在读研究生。主要研究方向：电力-交通耦合网络的规划与运行。
王琦：南京师范大学电气与自动化工程学院教授，IEEE Senior Member,主要从事新能源并网运行控制、综合能源优化运行及新型储能与电网互动技术等研究工作。与中国电力科学研究院，南瑞集团、江苏省电科院、经研院及各地市供电公司保持着密切的项目合作关系。负责并参与国家自然科学基金、国家实验室开放课题、以及多项国网公司科技项目的研究。担任江苏省气电互联综合能源工程实验室副主任，江苏省综合能源设备及集成国际联合实验室副主任，南师大储能技术研究院副院长。担任中国电工技术学会工业互联及自动化专业委员会委员、江苏省电工技术学会理事、江苏省电机工程学会新能源专委会委员、IEEE PES Nanjing Chapter 委员。获江苏省科学技术三等奖1项。
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