简介:摘要 :随着新能源和负荷的大规模接入,电力系统将面临着更多的不确定性。传统以经济性与安全性为主导的电网规划体系已不能满足现在电网建设的需求,亟需补充和完善。将电力系统脆弱性作为电网安全性与稳定性的延伸引入电网规划,将对规划建设坚强的电网将具有指导和借鉴意义。 关键词 :电网脆弱性 ; 多目标 ; 电网规划 引言 脆弱性是近年來智能电网的研究热点之一,电网脆弱性评估主要是对电网安全运行进行主动检测,对存在的隐患提前预防,以协调电网的运行方式,对电网的发展具有非常重要的意义。针对结构脆弱性的研究方法主要有基于复杂网络理论的评估方法及与人工智能相结合的评估方法。脆弱性评估方法如果要应用到电网的优化运行和规划方面,还需要研究从个体层面评价过度到系统层面评价的方法。目前,评价电网整体脆弱性的方法分为 2 个方向:主流的方向是对所有节点的脆弱性指标进行求和并平均到每个元件从而得出电网整体的平均的脆弱性 ; 另外一部分则在电网脆弱性的均衡度上做相关的研究。合理的电网整体脆弱性评价指标应当包括平均脆弱性和分布均衡度两方面的内容。 1 电网结构脆弱性分析
简介:摘要:本文针对城市供水系统的脆弱性进行了深入研究,分析了自然灾害、技术故障和人为因素等方面对供水系统的影响。在自然灾害方面,地震、洪水和干旱可能导致供水中断和水质污染。技术故障方面,老化设施和管道可能引发漏水和供水能力下降。人为因素方面,意外事故、恶意破坏和污染等问题可能危及供水系统的正常运行。为了应对这些脆弱性,文章提出了多源供水策略、设施维护与更新、应急响应机制、技术创新应用和公众意识提升等一系列措施。通过这些策略的综合应用,城市供水系统可以提高其抗灾能力和韧性,确保居民正常用水需求的满足。实际案例分析进一步验证了这些应对措施的有效性。为了确保城市供水系统的可靠性和持续性,未来需要不断改进和创新。
简介:摘要人工智能框架越发成熟的发展,为人工智能技术在各个领域得到广泛应用创造了基础。其中,建筑与城市规划领域也开展了关于人工智能如何可以带来的革新性影响的讨论。本文主要探讨了将深度学习框架下的影像识别技术应用于评估城市抗灾害韧性能力的分析,尝试采用深度学习神经网络,对于建筑图像数据集进行分类。同时本文也探讨了该次试验性探索在未来应用在规划设计领域的可能性。