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近年來大停電事故在全世界范圍內頻繁發生，從歷次大停電事故看來，其主要原因在于輸電線路和變電設備發生故障。電網運行中一旦輸電線路發生故障，可能引起較大的電網潮流波動，甚至導致電網連鎖故障。因此有效辨識電網關鍵線路，優化電網網架結構，對提升電網可靠性、預防大停電事故具有重大意義。
目前關鍵線路辨識的主要方法有：基于復雜網絡理論的方法和基于電網電氣性能的分析方法。基于復雜網絡理論的方法主要從復雜系統視角建立系統拓撲模型來研究電網的脆弱環節，對電力系統自身電氣特征以及運行中約束條件的考慮有待加強；基于電網電氣性能的分析方法則考慮電網自身的電氣狀態以及引發電網連鎖故障的相關因素，主要通過定義風險指標建立關鍵線路評估模型來研究電網的脆弱環節，更加貼近實際描述的電網自身運行狀態以及電網事故發展過程，但是動態計算卻很復雜。
辨識電網關鍵線路不僅需要考慮電網拓撲特性，還需要考慮線路在故障傳播中的作用，才能有效地通過對關鍵線路的管理和控制，起到預防大停電的風險。因此識別關鍵線路需要建立既能描述電網物理性能，同時又不增加模型計算復雜性的電網連鎖故障模型。
元胞自動機算法（Cellular Automata， CA）是處理復雜電力系統的一種有效的方法。利用CA算法，用元胞表述電網基本單元，用元胞狀態表述當前時刻電網基本單元的狀態，用元胞空間表述電網整體狀態以及用元胞規則表述電網故障的傳播規則，來簡單有效地體現電網故障線路間故障傳播情況。同時隱性故障是造成電網連鎖故障的一個重要因素，所以本文考慮電網隱性故障，利用CA描述電網拓撲、線路連接負荷量等電氣特性，并優化電網故障傳播規則，建立了電網隱性故障CA傳播模型，進而辨識出電網關鍵線路，并利用IEEE39節點算例驗證了模型的有效性。
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