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J-GLOBAL ID：202202280086137355   整理番号：22A0398230

電力グリッドとEVトラヒックネットワークから成る結合ネットワークの脆弱性評価【JST・京大機械翻訳】

Vulnerability Assessment for Coupled Network Consisting of Power Grid and EV Traffic Network

著者 (4件)： Liu Nian (State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources, North China Electric Power University, Beijing, China) ,  Hu Xuejun (State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources, North China Electric Power University, Beijing, China) ,  Ma Li (Institute of Electrical Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Yu Xinghuo (School of Engineering, RMIT University, Melbourne, VIC, Australia)
資料名： IEEE Transactions on Smart Grid  (IEEE Transactions on Smart Grid)
巻： 13  号： 1  ページ： 589-598  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2294A  ISSN： 1949-3053  CODEN： ITSGBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 輸送システムにおけるEVの急速な発展によって,電力システムに及ぼすその増加影響は,近年ますます多くの注意を引きつけた。そのような背景の下で,仮想ノードとして特定エリアにおけるEVsによって運ばれるエネルギーを考慮して,対応する送電網と結合した交通レベルにおける仮想EVエネルギーネットワーク(VEEN)をこの論文で形成した。結合エネルギーネットワークにおける脆弱な成分をさらに同定するために,複合ネットワーク(CN)に基づくハイブリッドアプローチを提示した。ハイブリッド電力輸送分布因子(HPTDF)を,時間にわたるVEENの変化を考慮した結合エネルギーネットワークに対して提案した。次に,この結合ネットワークの脆弱性を評価するために,このラインネスと修正時変結合ネット可能性を設計した。さらに,提案モデルの適用性を実証するために,19ノードVEENと結合した39バスIEEE電力ネットワークについて3つの事例研究を行った。シミュレーション結果は,結合エネルギーネットワークにおける臨界線の同定に関してこの方式の有効性を確認して,本論文で遅い高速動的カスケード故障シミュレータを設計することによる脆弱性評価進展は,VEEN層結合防御戦略がランダム攻撃の下で送電網層の脆弱性を減少することができることを検証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 結合エネルギー ,  シミュレーション ,  シミュレータ ,  *電力 ,  *ネットワーク ,  送電系統 ,  電力系統 ,  IEEE ,  臨界 ,  交通システム ,  事例研究 ,  分布因子 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 脆弱性 ,  エネルギーネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (4件)： グリッド ,  EV ,  トラヒック ,  脆弱性評価