Adaptive Robust Defense Strategies for Power Generation Equipment Against Extreme Weather Conditions

XU Jing; KONG Dezheng; XING Chaojian; LI Gengfeng; HUANG Yuxiong; YU Simiao; LIU Shuxin

doi:10.20204/j.sp.2025.09009

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Adaptive Robust Defense Strategies for Power Generation Equipment Against Extreme Weather Conditions

更新时间：2025-12-16

- Adaptive Robust Defense Strategies for Power Generation Equipment Against Extreme Weather Conditions
- Vol. 53, Issue 9, Pages: 74-80(2025)
- 作者机构：
  
  1. 沈阳工业大学电气工程学院,辽宁,沈阳,110870
  2. 西安交通大学电气工程学院,陕西,西安,710049
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2025.09009
  CLC：
- Published：2025
- 稿件说明：
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许静,孔德政,邢朝健,李更丰,黄玉雄,于思淼,刘树鑫.面向极端天气的发电设备自适应鲁棒防御策略[J].智慧电力,2025,53(9):74-80.

XU Jing, KONG Dezheng, XING Chaojian, et al. Adaptive Robust Defense Strategies for Power Generation Equipment Against Extreme Weather Conditions[J]. 2025, 53(9): 74-80.
许静,孔德政,邢朝健,李更丰,黄玉雄,于思淼,刘树鑫.面向极端天气的发电设备自适应鲁棒防御策略[J].智慧电力,2025,53(9):74-80. DOI： 10.20204/j.sp.2025.09009.

XU Jing, KONG Dezheng, XING Chaojian, et al. Adaptive Robust Defense Strategies for Power Generation Equipment Against Extreme Weather Conditions[J]. 2025, 53(9): 74-80. DOI： 10.20204/j.sp.2025.09009.

摘要

近年来，日益频发的极端天气导致发电设备损坏，严重威胁电力系统的安全稳定运行。针对极端天气下发电设备脆弱性引发的电网安全性下降的问题，提出一种发电设备自适应鲁棒防御策略制定方法。该方法基于三层两阶段鲁棒优化框架构建模型，采用列与约束生成算法求解，在统筹考虑电网灾前规划和灾后运行的前提下，实现极端天气下发电设备的择优加固决策。基于IEEE RTS-96测试系统和IEEE 118节点系统的算例验证表明，所提模型与算法具有显著有效性。算例分析进一步证实，增加发电机加固预算可有效降低电网在极端天气下的失负荷量，从而显著提升电网弹性。

Abstract

In recent years， increasingly frequent extreme weather events have caused severe damage to power generation equipment， posing significant threats to the secure and stable operation of power systems. To address the degradation of grid security resulting from the vulnerability of generation equipmment under extreme weather， this paper proposes an adaptive robust defense strategy formulation method for power generation equipment. The method establishes a tri-level two-stage robust optimization framework and employs the column-and-constraint generation （CCG） algorithm for solution. By simultaneously coordinating pre-disaster grid planning and post-disaster operational strategies， it achieves optimal reinforcement decisions for power generation equipment against extreme weather scenarios. Case studies on the IEEE RTS-96 test system and IEEE 118-bus system demonstrate the substantial effectiveness of the proposed model and algorithm. Further analysis confirms that increasing the generator hardening budget effectively reduces grid load shedding during extreme weather conditions， thereby remarkably enhancing grid resilience.

关键词

Keywords

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