生成式AI增强的蒙特卡洛模拟在台风影响下配电系统韧性评估中的应用

《CSEE Journal of Power and Energy Systems》：Generative AI-augmented Monte Carlo simulation for resilience assessment of typhoon-affected power distribution systems

本文推荐一种结合条件生成对抗网络(CGAN)与蒙特卡洛模拟(MCS)的台风灾害场景生成方法，提出针对配电系统的定量韧性评估框架。研究通过事件触发的评估机制，融合时空关联的供需不确定性与元件脆弱性模型，定义了系列韧性指标，并基于IEEE 37节点系统验证了该方法在灾情模拟与恢复策略优化中的有效性，为高比例新能源接入的主动配电系统(ADS)防灾规划提供了新工具。

　　

随着极端天气事件频发，台风对电力系统安全运行构成严重威胁。配电网络作为电力供应的"最后一公里"，其拓扑结构复杂、覆盖范围广，极易受到台风影响导致大规模停电。尤其在高比例分布式能源(DER)接入的主动配电系统(ADS)中，双向功率流与时空波动性使得传统基于静态假设的评估方法难以准确刻画灾害链式反应。现有研究往往孤立处理台风风场建模、元件故障概率计算或负荷恢复策略，缺乏对"灾害-电网-用户"全环节动态耦合的量化描述，导致韧性评估结果与实际灾情偏差较大。

为突破这一瓶颈，西安交通大学电气工程学院团队在《CSEE Journal of Power and Energy Systems》发表研究，提出生成式AI增强的蒙特卡洛模拟框架。该工作创新性地将物理驱动与数据驱动方法相结合：通过Batts台风衰减模型构建高分辨率风场，建立元件脆弱性函数关联风速与故障率；利用条件生成对抗网络(CGAN)生成考虑台风强度影响的时空供需场景；最后结合混合整数线性规划(MILP)微电网形成模型，实现从故障传播到恢复全过程的多层级韧性量化。

关键技术方法涵盖三个核心环节：首先采用参数化台风模型（公式(1)-(5)）模拟风速时空衰减规律，结合 fragility curves（公式(6)-(7)）计算杆塔、线路动态故障概率；其次设计四维条件控制向量(CCV)（表I-II），通过CGAN生成具有灾害强度θ（公式(13)-(14)）条件约束的供需场景；最后建立以负荷恢复最大化为目标的MILP模型（公式(20)-(32)），结合区域分区最小路径搜索(ZPMPS)算法实现灾后网络重构。

台风影响网络建模

基于Batts模型描述台风登陆后中心气压差ΔH(t)的衰减（公式(1)），推导最大梯度风速v_gx(t)（公式(2)）和实际风速v_r,max(t)（公式(3)）。通过径向风廓线模型（公式(4)）和最大风半径计算（公式(5)），建立风速与元件故障概率的非线性关系（图2）。杆塔故障率λ_pole(t)（公式(6)）在风速超过设计阈值V_d,pole后呈指数增长，线路故障率λ_line(t)（公式(7)）则考虑长度权重L_w的影响。

生成式AI增强场景生成

提出CCV={c_ave, c_max, c_min, c_fluc}作为CGAN的条件输入（表I），将台风强度θ映射至供需特征参数。负荷侧采用幂律衰减模型（公式(15)），其中峰值参数γ_max^d=3体现高风速下负荷骤降特性；电源侧采用指数衰减模型（公式(16)），平均出力参数γ_ave^s=3反映风机切出风速效应。通过特征值离散化（公式(17)-(18)）生成符合灾害物理的时空场景（图4）。

仿真韧性评估

设计两阶段算法：场景生成算法（算法1）通过序贯MCS模拟元件状态变迁，结合CGAN输出完整灾害场景集S_k（公式(19)）；场景分析算法（算法2）利用MILP模型优化微电网边界，以权重w_i区分关键负荷优先级（公式(20)）。定义10项韧性指标（表IV），包括节点级停电频率λ_i、系统级电量不足期望E-ENS等，其中E-CDL（系统级用户灾害损失）引入权重因子w_i量化差异化供电价值。

案例验证

基于IEEE 37节点系统（图5）对比两种台风路径：路径1（眼墙直穿）导致故障率双峰特征（图6a-b），路径2（外围影响）仅单峰波动（图6c-d）。CGAN生成场景与历史数据分布高度吻合（K-S检验p>0.5）（图7）。高灾害强度（θ=0.8）下，考虑灾变供需动态的E-ENS（529.8 kWh）较静态评估降低5%；低强度（θ=0.3）下因DER可用性高估，E-ENS反而上升14%（表VII），证明条件场景生成对韧性评估精度提升的关键作用。

该研究通过物理模型与生成式AI的深度融合，解决了极端天气下配电系统韧性评估的时空动态建模难题。所提框架不仅能更真实地反映台风灾害中"源-网-荷"协同响应机制，其条件场景生成技术还可扩展至地震、洪水等多灾种评估，为构建自适应防灾体系的智能电网提供了方法论支撑。未来工作可进一步集成多源异构数据，探索韧性提升措施的成本效益优化路径。