极端自然灾害下考虑信息-物理耦合的电力系统弹性提升策略：技术分析与研究展望

刘瑞环， 陈晨， 刘菲， 别朝红

(西安交通大学 电力设备电气绝缘国家重点实验室，陕西 西安 710049)

0 引 言

电力系统是关系到国家安全和国民经济命脉的重要基础设施，现代社会的有序运转离不开电力的可靠供应。电力系统规划一般需要满足一定的可靠性标准，但是近年来频发的自然灾害和人为攻击等极端事件给电力系统带来了严峻挑战，凸显了电力系统面对这类小概率-高损失事件的应对能力不足的问题。例如2008年中国南方冰灾造成13个省的电力设施遭受破坏，170多个市县停电，经济损失超过104多亿元[1]；2012年飓风桑迪袭击美国东海岸，美国15个州和华盛顿特区超过750万用户无法正常用电[2]；2019年委内瑞拉停电事故中23个州中一度有21个州全面停电，停电对加拉加斯交通、通信系统严重影响[3]；2019年8月登陆我国东南沿海的超强台风“利奇马”造成超过600万用户停电[4]。在这一背景下，国内外学术界、工业界、以及政府部门提出了电力系统弹性(resilience，或翻译作韧性)的概念，描述电力系统面对小概率-高损失的极端事件时预防、抵御、响应及快速恢复供电能力[5]。极端自然灾害(如台风、暴雨、冰灾等)即是这类极端事件的典型代表。随着世界范围内气候变化带来极端自然灾害的频发趋势，开展提升电力系统弹性的研究被各国政府提高到国家安全的战略高度[6-9]。为提升电力系统应对极端事件的能力，减小大规模停电的影响，弹性电力系统的概念被提出[10]。

构建弹性电力系统的重要环节包括，事前预测极端灾害对系统的影响以及不确定性分析，事中辨识薄弱环节和制定紧急控制策略，事后快速有效地恢复电力系统供电。由于极端自然灾害对信息系统和物理系统都会产生较大的影响，需要从信息-物理耦合的角度来分析有效的弹性提升方案，对网络通信系统自身的特性以及它与电力系统之间的耦合关系进行分析显得十分重要。

信息-物理融合系统(cyber-physical system，CPS)是综合物理环境和信息网络的多维度复杂系统，通过3C技术(computing，communication，control)将计算系统、通信网络和物理环境有机结合，形成具有实时感知、动态控制和信息服务的多维异构复杂系统[11-12]。电力系统是一个典型的信息-物理融合系统，即电力信息物理耦合系统(cyber-physical power system，CPPS)[5]。电力网和信息网之间的耦合特性体现在：信息网对电力网具有物理依赖性，因为它需要电源来执行数据传输功能；电力网对信息网具有网络依赖性，因为电网的运行控制需要依靠信息层面的态势感知和信息传递。由于电力传输线和光纤相距很近，而且电线杆上也承载通信设备，所以两种基础设施在地理上也是相互依存的。

基于现有的文献和综述[13-14]，整个CPPS单元可以抽象为物理层、信息层和平台控制层。物理层的实体是电力一次设备，包括发电机、变压器、线路、负荷以及分布式电源等；信息层的实体可分为感知和传输两个层面，感知层包括各类数据采集和监测设备，传输层包括各类通信媒介；平台层的作用是对信息层收集的数据进行集中处理和分析，然后输出控制指令确保电网可以安全稳定运行。可见，物理实体层和通信网络层通过二次设备紧密耦合、相互影响，任意节点的故障都会对电网造成不利的影响。

考虑极端自然灾害下电力系统抵御和恢复问题时，信息层主要包括利用各类传感器和检测技术实现对物理系统的状态感知，以及利用各种通信网络技术实现感知信息和控制指令的传输，而紧急控制、恢复决策等高级应用在平台层中实现，其控制和决策结果通过信息层作用到物理系统，在物理层实现系统状态的改变，如合闸操作、负荷转供和维修等。

电力系统正常运行时，信息系统和物理系统之间的强耦合关系可以保障电力系统的安全可靠运行。但是在极端灾害下，当物理层发生线路故障或信息层出现信息延时和中断时，这种强耦合关系会增加系统的脆弱度[13]，表现为故障在信息层和物理层之间传播，从而进一步扩大灾害的影响。相反，为了提升电力系统弹性，则需要利用信息-物理之间耦合特性，挖掘信息层和物理层的灵活资源，通过他们之间的协同作用，提高电力系统对极端自然灾害的抵御能力和恢复能力。

目前，针对电力系统弹性提升策略的研究主要关注从物理层角度出发，通过元件强化和弹性资源调度等手段展开[5]，并未充分考虑信息-物理耦合特性。

因此，本文立足于电力信息物理耦合系统，从系统弹性提升的角度出发，首先从灾前灾中灾后三个时间维度以及源网荷储四个方面总结电力系统弹性提升的研究现状，分析电力系统信息层的特点及其对系统弹性的影响，之后结合文献调研介绍电力系统中信息-物理耦合特性的研究方法。在此基础上，从信息层面出发探讨电力系统弹性提升关键技术，特别是先进通信技术对弹性提升的潜力和可行性。最后总结归纳并对未来的研究方向进行展望。

1 电力系统弹性提升策略研究现状

在灾害发生前后，由于其所处的外部环境的差异性，电力系统具有不同的阶段性特征，因此，电力系统弹性提升策略研究一般从灾前、灾中和灾后三个阶段进行考虑。另一方面，从电力系统物理层面来看，现有的研究都是从源网荷储的角度，通过元件强化或弹性资源调度，实现系统弹性的提升。本节将从这两个维度介绍并归纳电力系统弹性提升策略的研究现状。

1.1 “灾前-灾中-灾后”角度的弹性提升策略

结合电力系统的特点以及它对扰动事件的反应能力，提升电力系统恢复力可以从以下三个方面入手[10]：当系统遭遇扰动事件前针对其作出的准备和预防；当系统遭遇扰动事件过程中系统对其抵御、响应和适应；当系统遭遇扰动事件后系统快速恢复到事先设定的期望正常状态。

将电力系统恢复力提升策略以及相关的文献从灾前、灾中和灾后三个方面进行整理得到表1中的分类结果。

表1 不同阶段下电力网弹性提升策略

在极端事件发生前，可以通过加强基础设施和事前部署电力系统弹性资源两个方面来提升弹性。在加强电力基础设施方面需进行电力系统关键环节辨识与强化方案研究[15-20]。通过元件重要度评估，可以识别维持系统弹性所必需的关键元件，进而确定系统各元件所处的风险水平以及对系统总体弹性的贡献，指导电力系统加强网架结构的建设、改进恢复策略、提高防灾减灾资源分配的效率。在弹性资源的事前部署方面，主要讨论自动开关的投资和布点、维修人员和可移动应急发电资源的部署问题以及微网的事前调度策略，使得在灾后可以高效率地利用这些弹性资源以实现更多的负荷恢复[21-28]。

在极端灾害发生过程中，可进行电力系统状态的估计，根据实时设备故障情况与系统失负荷情况，并调整系统的状态以提高系统对于灾害的抵抗能力[29-31]。在信息获取的基础上制订应急预案，为提升电力系统弹性奠定基础[32-35]。在紧急状态下的控制策略方面，当前的措施还是依赖传统的三道防线，通过物理侧的切机、切负荷以及更严重情况下的系统解列等措施保证电力系统安全稳定运行[33]。

在系统受到极端灾害造成的扰动之后，基于电力系统结构、分布式电源接入等特点，采用最优的恢复策略，以最大限度地对负荷进行恢复。在主网层，主要考虑发电机的重新调度和拓扑切换[36-39]。配电网通过调度灵活资源改变系统运行状态可以有效应对极端事件对系统影响的时-空不均衡性和不确定性，如文献[40]提出的动态形成微网的方法。通过灾前对分布式电源进行布点安装，可在灾后快速恢复部分负荷。除了固定的分布式电源，可移动性的应急发电资源也提供了空间维度的灵活性。例如可通过调度电动汽车、车载移动储能、移动应急发电车等移动发电资源来进行快速供电[41]。由于需求侧响应技术的发展，柔性负荷作为一种灵活资源，在提高系统运行经济性方面具有重要作用[42]。对于极端事件后的负荷恢复，柔性负荷可以通过调节负荷水平从而使发电资源保障更多关键负载的持续供电能力。

1.2 “源网荷储”角度的弹性提升策略

从系统运行角度来说，电力系统中的灵活资源可分为源网荷储四类。“源”端灵活资源包括可控的发电机或半可控(如风机、光伏等)的分布式电源，以及可移动分布式电源(如移动式应急发电车等)。配电网中部署的微网(microgrid)作为一种有效管理分布式电源的组网方式，在其供电容量富裕的情况下也可以看作灵活资源。对于主网来说，“源”侧资源还包括黑启动发电机。黑启动是电力系统恢复的首要且关键的阶段，而黑启动的关键是黑启动电源的启动[44]。“网”侧灵活资源包括输电网中的备用传输线路，部署在配电网的自动开关、手动开关以及线路维修资源。在主网中通过闭合备用输电线可以进行拓扑变换并恢复输电线路以减少负荷损失[36]，开关操作通过改变配电网拓扑结构，可以在灾前做预先调整，同时在灾后对负荷恢复的策略进行动态调整，从而最大限度提高持续供电能力。线路维修本质上也是拓扑变化的一种，维修次序的决策体现了拓扑灵活性。网侧的灵活资源通过改变电网拓扑，优化电能流向减少了负荷损失，使极端事件后有限的发电资源能够更有效的供给关键负荷。“荷”端灵活资源包括由需求侧响应技术带来的可控柔性负荷，以及用户对于停电时间差异化容忍程度带来的的灵活性[45]。负荷侧的灵活性可以将极端事件后紧缺的发电资源进行更有效的分配。“储”侧灵活资源包括部署在配电网中的集中式储能、分布式储能、以及可移动储能。此外，电动汽车及配套的充电站在满足一定条件时也可以看作是灵活资源。

从上述分析可以看出，源-网-荷-储的灵活资源从不同角度发挥作用，有效提高负荷恢复水平。其中拓扑灵活性是关键桥梁，主要表现在：1)对于源端的分布式电源，需要通过拓扑连接关系将不同资源灵活搭配，从而对灵活发电资源(如光伏、风电以及移动发电资源等)充分利用，达到协同配合效果。2)对于荷端的柔性负荷，拓扑的灵活性可以将其与关键负荷以及分布式发电资源有效组合，从而发挥柔性负荷的调节作用，让关键负荷得到更多的持续供电；而用户对于停电时间容忍度的灵活性，可以通过拓扑灵活性以及移动发电资源的空间灵活性的协同，最小化用户的停电损失。3)对于储能系统，拓扑灵活性可以实现储能与其他分布式电源的配合，发挥储能充/放电灵活调节、快速响应等优势。源网荷储资源通过时空多维度协同，实现了电网运行状态的调整。利用资源全息感知、多源数据融合及管理技术实现源网荷储灵活资源的调度控制，可以保障电网安全稳定运行[46]。

综上所述，从物理层面来说，电网弹性的提升有两类方法，一类是从基础设施角度(infrastructure resilience)出发，提升系统元件的强度或改变设计规范，例如加固杆塔、架空线改为地下电缆、变电站加设防水围墙或重新选址等。此类方法主要是提高配电网承受扰动和冲击的能力从而提升恢复力。前面所提到的灾前的薄弱环节识别和强化策略即是基于基础设施角度的提升方法。另一类方法是从运行角度(operational resilience)出发，利用系统中源网荷储四类灵活资源和可控元件改变系统运行方式来提升弹性，例如网架重构、微网运行、分布式电源应急供电、线路维修等。灾前的弹性资源部署、灾中根据系统运行状态调整应急策略、灾后的网络重构和弹性资源的调度均是从运行角度出发来提升系统弹性的。可见，电力网弹性提升策略具备时空多维度协同特性，可从多个角度进行总结，图1从多个角度描述了电力网络弹性提升策略的时空特性。

图1 电力网络弹性提升Fig.1 Resilience enhancement of power grid

2 信息层对电力系统弹性的影响

电力系统的信息层主要功能是实现系统的态势感知和信息的传递，相当于电力系统的“感觉器官”和“神经传导系统”，决定了电力系统物理层运行控制决策的实施。当电力系统面对极端灾害时，信息层的这两个功能则直接影响了电力系统抵御和恢复能力。本小节从信息层的这两个功能出发，通过介绍电力系统态势感知和通信技术的研究现状，分析信息层对电力系统弹性的影响。

2.1 灾害下的电力系统态势感知研究现状

电网态势感知指的是对电网运行状态及影响电力一次设备运行状态的各类因素进行采集和分析，理解和掌握电网的安全状态及运行规律，并以此预测电网未来的运行轨迹[47]。在电力系统面对极端灾害时，电力系统物理层面运行控制策略的有效实施(如紧急控制、负荷恢复)与掌握系统运行状态紧密相关。所以，态势感知的准确性和可靠性对电力系统快速有序的恢复产生着重要的影响。

一般来说，电力网故障信息可通过气象数据、量测数据和用户侧的反馈数据获得[48]。

1)气象数据。

气象数据主要是将气象信息与电网的故障评估相结合，得到评价电网故障概率的天气指标。评估方法可分为元件级评估方法和系统级评估方法。元件级损坏评估方法旨在评估天气如何影响配电网的每个独立元件。通过故障概率模型，使用脆弱性曲线将元件故障概率表示为台风风速[49]等天气指标的函数。将气象预测信息与配电网元件的地理信息系统(GIS)数据相结合，可以预测特定位置的天气状况。使用脆弱度曲线得到电网组件的潜在损坏和可用性。与元件级评估方法不同，系统级评估方法针对整个系统和区域的特征，使用统计模型来评估系统区域故障风险[50]。通过该评估可以估计停电规模和恢复时间，以实现高效和有效的应急响应规划。

2)量测数据。

我国电网按照“分层分区、全面监视”要求，依托监督控制和数据采集系统(supervisory control and data acquisition，SCADA)、同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)、设备集中监视等技术，各级调控机构对调管范围内的电网运行相关信息进行实时监视。在输电侧，获取量测数据的设备包括输电网的远动终端(remote terminal unit, RTU)、PMU。RTU是设置在各发电厂和变电站的通信单元，它可以采集电网运行状态实时信息，通过信道传输到调控中心主站，主站根据收集到的全局信息，对电网的运行状态进行安全性分析、经济调度和事故异常处理等。PMU通过采集海量数据来评估和预测电网的运行轨迹，在大型输电网中大量配备[51-52]。利用全球定位系统(global positioning system，GPS)的同步功能，配合输电网状态估计技术，通过PMU可以得到较为精确的系统实时状态信息[53]。

近年来，各国都在大力推动智能电网的建设，而配电自动化领域的投资在智能电网建设投资中的占比很大。配电自动化技术和先进量测设备的不断发展，使得配电网的恢复变得更加可观和可控。美国能源部在其项目研究报告中阐述了这些技术和设备给电网带来的优势和益处。

故障指示设备一般包括熔断器(CBs)、馈线终端单元(FTUs)、故障指示器等。故障指示器包括两类，一类是通过就地线路电流大小判断故障，并通过线路故障标识翻牌和二极管发光指示故障位置的传感器，这类故障信息的获取只能依靠人工检查；另一类远程故障指示器可以将告警信息和故障位置远程通过SCADA系统发送到控制中心，操作员可以使用此信息快速定位故障点。文献[54]和文献[55]分别基于故障电流方向和故障指示器的状态来进行故障电路的快速识别。但是在灾难发生过程中，由于这些设备或基础通信系统的损坏，例如SCADA，来自这些现场设备的数据可能会变得不可靠，从而对电网后续的控制和状态改变产生不好的影响。

智能电表主要通过底层的双向通信系统来获取停电信息。通过这些信息可以确定用户端的停电或损坏情况,进而有助于停电区域的定位和灾害评估。现在已有许多有关智能电表识别停电位置的研究[56-57]。然而，与SCADA系统类似，用于智能电表的底层双向通信系统也容易受到灾害的影响导致智能电表数据不可用。

微相量测量单元(μPMU)是一种新的用于配电系统的同步相量测量设备，由美国能源部高级研究计划署(ARPA-E)[58]资助，它可以提供更准确的测量结果。

3)用户侧反馈数据。

除了通过量测单元获取电网的状态以外，电力部门还可以根据用户侧反馈(如用户的故障呼叫电话)来确定灾后停电区域，停电管理系统可以将电话号码匹配到特定的用户位置，并以此识别相应馈线上的变压器和保护设备的状态，进而预测保护装置的动作[48]。然而，这种故障呼叫的方法准确性取决于灾害发生时通信的可用性，通信技术是否可用是灾害期间面临的一个很重要的问题，因为它会直接影响电话系统的可靠性。

在获取气象数据信息、一次设备运行状态的量测结果和用户侧反馈的信息之后，通过数据融合的手段可以将这些在表征形式和物理意义上有较大差别的信息源整合在一起，提高对灾后电网受损状态的态势感知，从而获取更为准确的电网故障情况[59-61]。

2.2 电力系统通信网络技术特点

电力通信网络作为电力系统监测电力设备的专用通道，它要保证电网运行状态数据的实时性和可靠性，当电网出现故障时，要尽快把故障信息返回到监视界面，给调度人员提供判断依据，使电网能够快速恢复。随着智能电网的发展，电力系统对通信网络提出了更高的要求。通信网络需要满足可靠性、安全性、低延时以及带宽要求，在不同的应用场景下需要选择合适的通信网络框架。

弗吉尼亚理工大学电气与计算机工程系的团队研究了智能电网中不同应用场景下的通信网络信息要求[62]。在配电网中，需要通过智能电表、需求侧响应和配电自动化设备获取实时电网运行状态信息，并将它们从大量用户/现场设备传输到配电管理中心/变电站。因此，所使用的通信技术需要具备较高传输速率(100 kbps～10 mbps)和较远的传输距离(高达10 km)。一般可以通过紫蜂无线网络(ZigBee)、Wi-Fi、PLC以及WiMAX、蜂窝网络、数字用户线(DSL)和同轴电缆等长距离有线和无线技术相结合，实现邻域网(neighborhood area networks,NAN)和区域网(field area net-work,FAN)的部署。在输电侧为了保证系统的稳定运行和控制，需要对输电网进行广域的控制、保护和监测，其通信技术需要支持更快的数据传输率(10 Mbps～1 Gbps)和更远的传输距离(高达100 km)。而光纤通信具有高容量、低延时的特点，广泛用作输配变电站和控制中心的传输媒介，此外，蜂窝网络和WiMAX由于其覆盖范围广、数据吞吐量高的特点也得到了较为广泛的应用，而卫星通信常作为远程窄带通信的备用方式。

美国能源部电力办公室在2016年的一个SGIG项目研究结果表明[63]，国外大多数电力公司至少使用两层通信系统，维持现场设备与信息控制系统之间的通信。网络第一层主要解决变电站和配电管理系统(distribution management system，DMS)之间的通信问题。一部分公司选择使用现有的SCADA通信系统，另一些SGIG公司选择高速光纤与微波通信系统，而其他公司则选择与第三方电信供应商签订高速蜂窝网络合同。网络的第二层主要是解决变电站和现场设备之间的通信问题，很多公司选择在此层使用不同形式的无线网络，包括射频网(radio frequency mesh)和Wi-Fi。

在国内，配电网通信技术主要分为有线(光纤工业以太网、配电线载波等)和无线两类，两种方式各有优劣，适用场景侧重不同。由于光纤通信技术具有传输速率高、可靠性高、抗干扰性强的优点，在配网自动化通信系统中，一般采用以光纤通信为主、无线通信或配电线载波等方式为辅的模式[64]。对于输电网，其通信方案可分为有线(光纤)传输、无线传输、混合组网三种，在不同的场景下发挥着各自不同的优势。文献[65]提出了以光纤通信为主、WiFi和4G通信辅助的混合自组网通信技术，此方案保障了通信传输通道的稳定性以及数据传输的灵活性。

相对于有线方式，无线传输方式可以进行更加便捷的分布式采集，但是由于无线方式容易受到外部干扰和恶意攻击，所以电力系统中密级度高的电力控制信息的传输仍依靠光纤通信等技术实现[66]。

通信网是电力系统的重要组成部分，在灾害发生后，输电网的紧急控制，配电网的网络重构自愈恢复功能等都离不开通信网络的支撑。因此，电力通信网发生任何故障都可能对电力系统的安全稳定运行构成威胁。

2.3 电力系统信息层对系统弹性的影响

随着电网智能化水平的提高，电力网和信息网的耦合程度越来越高。作为电力系统的“感觉器官”和“神经传导系统”，信息层直接影响了极端自然灾害下电力系统抵御和恢复能力。一方面，信息层在灾中会影响系统的抵御能力。由于信息物理的耦合性，由极端灾害导致的故障可能在信息层和物理层之间传播，进而扩大灾害的影响范围；同时，由于信息层的故障，使得系统无法实现原本能通过紧急控制避免一些故障场景的功能。另一方面，信息层在灾后会影响系统快速恢复能力，因为电网的控制和监测设备依赖于通信基础设施。灾后的通信服务失效将可能导致电网状态信息丢失，进而大大延迟故障检测和恢复过程。因为从某种意义上讲，通信失效之后电力部门需要派遣工作人员到现场获取元件运行状态并进行手动操作。另外，由于灾害会影响本地控制器和传感器/执行器的可用性，导致信息层面对系统的感知能力下降，进而影响恢复决策的有效性。可见，电力层与信息层之间深度耦合的关系给电网弹性提升带来了更大的挑战。

3 电力信息物理耦合特性研究方法

电力信息耦合系统的复杂性和异质性使得运行控制变得极为复杂。电力系统运行的高效性提升的同时，其面临的安全风险也在增加。要提高电力信息物理耦合系统的弹性，不仅要考虑单个基础设施，还要考虑它们在故障和恢复过程中对彼此的影响。然而，相比于单一的电力网或信息网的恢复力提升，现阶段将两者结合的研究不多。两个领域之间的相互依赖关系带来了建模和仿真方面的挑战。本节主要关注于现有的相关研究工作和进展，并指出了这些工作的优势和不足，以及未来潜在的研究方向。

3.1 分析模型

这些模型将电力网和信息网映射成数学结构(图形、数学方程等)，其基本思想是使用一个图来建模电力物理空间，另一个图来建模信息空间。图2给出了表征物理层和通信层映射关系的一个例子，其中一个电力节点可以与多个通信节点连接，表示一个电力节点可以给多个通信节点提供电能，而一个通信节点只能给一个电力节点提供信息服务。文献[67]中Banerjee等人从电力网和通信网之间相互依赖性的建模角度出发，介绍了五个基于图的数学模型并说明了它们各自的局限性，在此基础上提出了一种基于布尔表达式的建模方法。更多的建模分析方法列于表2中。

图2 信息物理网耦合关系示意图Fig.2 Illustration of cyber-physical integration

表2中的文献大多都使用了电力网和通信网之间的映射图形来表征两个网络之间的耦合关系。由于其映射关系比较抽象，网络图中的顶点无法完全覆盖电力系统或通信网络中的电力元件和通信节点，从而无法完全表征两个物理实体系统之间复杂的相互依赖关系。然而，建立过于复杂的分析模型会增加问题求解的复杂度。在分析模型的基础上，如何结合其他方法建立更加有效的信息物理耦合模型是未来研究的关键问题。

表2 电力-信息耦合系统的分析模型

3.2 仿真模型

仿真模型即通过仿真进行大量重复执行/模拟后获得不同参数配置下的定量结果。仿真是用于研究电力网和通信网之间耦合关系的另一种方法，通过仿真平台建模研究实际系统特性的变化过程。在联合仿真框架中，电力仿真模块为电力控制器、发电机、电源开关、负载、输电线路等建模，并计算每个固定时间步长下的系统状态(如电流、电压、功率)。通信网络仿真模块为网络设备、协议、拓扑和流量建模，并模拟数据包传输的过程。电力和通信系统之间的联系包括现场设备向控制中心发送监测数据，控制中心向现场设备发送控制消息，以及这些信息的传达。

现在已有大量的用于电力系统和通信系统的仿真工具，将两类工具相互协同组合成联合仿真框架，可用来评估系统的耦合特性和恢复能力。对于电力系统来说，国外常用的电力网仿真工具包括RTDS、PowerWorld、PowerFlow、PSCAD/EMTDC、PSS/E和Adevs、PSLF、OpenDSS等等[13]。其中，RTDS是实时硬件系统。国内使用比较广泛的两类电力网仿真工具包括PSASP、PSS/E、PSD-BPA、PSCAD/EMTDC和基于MATLAB的MATPOWER等。对于通信系统来说，通信网络仿真平台包括NS2[72]、OPNET[73]、NS3[74]、Mininet[75]和RINSE[76]等。其中，OPNET、Mininet和RINSE支持实时仿真。

在进行联合仿真时，对仿真系统间时间同步性和实时性的要求较高，以保证电力系统和信息系统之间正确有效交互，这也是当前联合仿真平台所面临的挑战。在同步性方面，电力网络是连续时间模型而通信系统是离散事件模型，这种差异会导致各仿真软件在仿真时间上的不同步。在实时性方面，近年来大型并行式高速仿真器的出现，极大地推动了实时仿真技术的发展，但电力网和信息网仿真工具之间数据交互的固有延时依然会对仿真产生一定的影响[77]。

3.3 实证研究

这部分主要是对现实世界中涉及电力和通信系统的基础设施故障案例进行总结，来说明电力信息耦合系统发生故障和恢复的实际过程。这些案例具有很高的真实性，可以用来说明基础设施之间的相互依赖关系。案例的研究结果对于分析模型的建立和仿真平台的构建具有一定的参考意义。

文献[78]给出了2004年佛罗里达州遭受飓风灾害时多种基础设施(如电力、通信、水力和交通)之间由于相互依赖关系造成的故障案例。研究结果表明，一个系统的故障将导致依赖于它的其他系统的故障，从而给自身带来更多的负面影响。文献[79]研究了2010年发生在智利莫尔的地震和2011年日本东京的地震，研究结果表明，这两个地方通信设施故障的原因之一是大停电和缺乏应急发电机。基于现有的研究数据，文中又提出了“耦合强度”量化指标来刻画基础设施之间的依赖强度。文献[80]对2008年雪灾后中国北部进行实地调查，提出了一套评估框架来评价电力故障对其他基础设施(包括通信、交通、水、石油/天然气)的影响。该框架包含两个量化指标来刻画基础设施受到破坏后的严重性和影响范围。文献[81]讨论了基于2012年美国东海岸的桑迪飓风，通过实地信息的采集描述了通信网络因电源的故障而中断服务的过程，并且提出利用微电网来提高通信系统的可用性。除了自然灾害，文献[82]讨论了基于2015年乌克兰电网受到的虚假数据注入攻击，描述了在网络攻击下通信对于其他基础设施的影响，体现了增强网络安全对关键基础设施的重要性。

综上所述，分析模型给描述电力和通信网之间的关系提供了一种抽象的建模方法，模型的简化性使得问题可以用数学表达式来描述并可以开发相关的算法以解决问题。而联合仿真平台给电力通信系统提供了一种更加接近系统实际运行情况的定量研究方法。在未来的研究中，可以将分析模型和联合仿真平台结合，提供更加有效的解决方案。

4 电力信息物理系统的弹性提升

电网运行状态取决于信息系统的信息输入，而信息系统的控制决策指令又取决于物理层面电力系统的运行状态，可见信息系统和物理系统是强耦合的。上一节分析了电力系统物理层与信息层之间的相互耦合性并归纳了相关的研究方法，在此基础上，本小节将对现有CPPS弹性提升方法进行归纳总结，并分析利用先进应急通信技术赋能电力系统弹性提升的潜力和可行性。

4.1 CPPS弹性提升策略

CPPS的弹性提升同样可以从“灾前”、“灾中”和“灾后”进行分析，相关的提升策略归纳总结在表3中。表3中的文献体现了通信网对于电力系统弹性提升策略的重要性，但大多数都是以电力网为主体来分析的，其通信网本身的物理特性被弱化，无法从整体角度刻画电力系统弹性提升的作用。在电力系统弹性评估中如何分析电力系统的信息物理耦合特性，以及在系统弹性提升中如何协同利用信息层面和物理层面的资源，是目前尚未解决的问题。未来应考虑从全局角度研究电力信息物理耦合系统的弹性提升方案。

表3 CPPS弹性提升策略总结

4.2 先进应急通信技术赋能电力系统弹性提升的潜力和可行性分析

现阶段已有大量文献从物理层研究电力系统的恢复策略，但是，如何从信息层提升电力系统恢复的研究较少。本小节将从无线应急通信的角度来探讨通信网资源如何赋能电力系统弹性提升。

当发生极端自然灾害时，大量基础通信设施遭到破坏，需要一种高效率的临时恢复方案来应对突发情况，而无线通信在这其中扮演着重要的角色。无线网络的按需部署将减少网络恢复时间，为救援人员提供必要的通信支持，以有效地执行帮助和救援服务。

传统无线应急通信通常采用应急通信车的方式，但是发生地质灾害的情况下，如塌方、山体滑坡、地震以及海域覆盖等极端场景下，移动通信车难以部署；另外，移动应急车的桅杆高度有一定限制，导致天线投射面积有限。因此，需要开发具有更好灵活性和移动性的通信设备来满足应急通信需要。近些年来，无人机技术不断发展，国内和国外展开了对无人机基站的研究工作，从理论研究到实际应用都取得了一系列成果。无人机基站具有高可靠的视距链路和灵活部署的能力，具有自主移动和悬浮在受影响地区的能力，为受灾地区的无线通信提供了一个快速和可靠的替代方案。

无人机凭借优良的移动性、经济性以及组网能力，在很多通信系统中承当着重要角色。主要包括三个方面[93]：利用无人机实现通信覆盖：无人机可以被派遣到通信需求较高的地方，与已有的通信基础设施共同组网；利用无人机做中继：在用户之间没有可靠的直连通信链路的情况下，为他们提供无线通信服务；利用无人机进行信息传播和收集。

在基于无人机的通信网络部署方面，已有大量研究提出了用于灾害紧急通信的空中移动基站的快速部署和调度方案。表4中给出了对于无人机基站部署问题的优化模型，其主要目标是考虑用户的移动性和无线通信网络约束以最大化无人机所覆盖的用户范围。另外，考虑到能源效率，在提升无人机通信效率方面也有大量的研究。关于无人机基站在实际中的应用，国内和国外已经取得了一系列研究成果。表5中总结了近几年出现的较为知名的无人机基站平台和项目。

表4 基于无人机的通信网络部署方法

表5 无人机基站项目

上述研究和项目中，移动通信的应用主要是为了解决受灾人群的通信问题。对于电力系统而言，移动应急通信对于故障评估、灾后抢修工作、配电自动化功能的恢复等方面也能发挥重要的作用。

首先，无人机应急通信能够协同电力系统故障评估。无人机可以自主飞行，对损坏设备进行较为准确的定位，并将信息传递给地面控制中心，以便展开后续恢复工作。近几年，相关研究也逐渐兴起。文献[102]研究了无人机在配电网故障定位方面的应用，用以解决在山地或森林无法得到通信覆盖的故障指示器的通信问题。文献[103]研究了用于电力系统故障评估的无人机灾前部署和灾后的路径规划问题。这些研究体现了无人机在电力系统恢复力领域的强大潜力。

其次，移动通信在电力系统恢复过程中保障抢修工作的高效性有着重要的作用。应急通信技术可以提供灾害过程中的线路故障预警、负荷损失情况以及灾后故障元件所处地区的气象和地形信息，以供系统工作人员对维修资源进行调配。2017年，在四川九寨沟7.0级地震灾害中，中国移动便运用无人机高空基站及时地保障了应急抢险队伍以及灾民的通信需求。2018年9月，台风“山竹”袭击广东，抗灾抢险应急中，广东电网肇庆供电局研发的广东电网首台“4G+微波+卫星”三合一的应急通信指挥车，利用多元信号通道传输技术，通过多种网络手段将现场状况实时回传应急管理中心，实现了远程全方位统一指挥、抢险资源快速调配、施工现场实时监控的可视化管理。可见，移动应急通信在保证电网灾后抢修工作的高效性，提升电力系统弹性方面有着重要的作用。

此外，应急通信技术在应对极端事件后电力系统恢复自动化方面具有强大的潜力。首先，在配电自动化系统的恢复方面，无线应急通信技术可以起到很大的作用。配电管理系统是从变电、配电到用电过程的监视、控制和管理的综合自动化系统。整个配电系统依赖于高可靠和低延时的信息传输。故障发生后，需要及时准确进行故障定位、故障隔离和负荷转供。然而，极端灾害导致部分通信媒介和地面基站被破坏，无法快速准确获取线路数据，也无法将指令顺利传达到馈线自动化设备上。而此时自动化终端设备由于备用电源的支持能够保持一段时间的通信能力，因此，如果借助无线应急基站(包括地面移动通信车和空中无人机应急基站)提供应急通信服务，在这段“黄金时间”通过配电自动化功能快速恢复供电，则可以有效提升配电网弹性；否则，若未能在这段时间恢复供电导致配电终端的备用电源耗尽而失去通信功能，则不得不依赖人工方式进行恢复，大大延缓了恢复过程。由上述分析可知，在极端灾害发生后配电自动化的通信系统比较脆弱，信息物理耦合特性还会加剧系统的脆弱。然而，在使用无线应急基站逐步恢复整个配电系统时，这种耦合特性可以提高系统的恢复效率。

近几年来，随着第5代移动通信技术(5th generation mobile networks，5G通信)的快速发展，5G高速率、高容量、高可靠性以及低延时和低能耗的特点，为网络性能配置提供了灵活的配置空间，高质量的通信服务使得基于5G的应急通信系统在未来应急网络中具有广阔前景。

从上述分析可见，先进应急通信技术(包括无人机应急基站和5G通信技术)对于电力系统弹性的提升至关重要。先进的应急通信技术，可以代替原来的信息网实现系统的态势感知和信息传递的功能，保障极端灾害下物理层运行策略的有效实施。

5 未来展望

综上所述，在物理层方面，现有研究对电力传统基础设施的强化以及利用各类弹性资源在系统运行层面提升弹性进行了深入的探索，但是对于信息层弹性资源的挖掘还不够深入，对于信息物理耦合下的电力系统弹性提升策略的研究还存在以下几点局限性：

1)信息层的作用体现在对系统的感知能力和对信息传递能力，直接会影响电力系统在物理层面的抵御能力和恢复能力，在灾前、灾中、灾后，信息层作用的发挥也不尽相同。如何揭示在灾害不同阶段信息层如何与物理层相互作用，进而影响电力系统的弹性，目前缺乏有效的分析方法，是弹性评估中考虑信息物理耦合特性的关键难点。

2)信息层在灾前主要发挥预警的功能：预测和评估灾害对电力系统产生的影响，包括指导应急物资的调配，完成系统的预控制等物理层面的预防手段。然而预测和评估往往是不精确的，从而影响了系统预防手段的有效性。因此，如何分析预测评估的不确定性与电力系统预防手段的有效性之间的关系是从灾前预防角度基于信息层面提升电力系统弹性的基础。

3)信息层在灾中影响系统的抵御能力：一方面，由于信息物理的耦合性，由极端灾害导致的故障可能在信息层和物理层之间传播，进而扩大了灾害的影响范围；另一方面，由于信息层的故障，使系统无法实现原本能够通过紧急控制避免一些故障场景的功能，从而降低了系统对于灾害的抵御能力。因此，如何分析信息层在灾害影响过程中的薄弱环节，是系统从关键设施强化角度提升弹性的关键难点。

4)信息层在灾后影响系统快速恢复能力：一方面，由于灾害影响导致信息层面对系统的感知能力下降，进而影响恢复决策的有效性；另一方面，灾害导致信息中断，进而使自动化装置失效，将大大延缓恢复过程，从而降低了系统在灾后的快速恢复能力。因此，如何揭示信息层面感知力下降和信息中断对于系统恢复能力的影响机理和量化关系，是系统从快速恢复角度提升弹性的关键难点。

综上所述，如何协同利用信息层面和物理层面的灵活资源，是从信息物理融合的角度研究电力系统弹性提升的重要手段，也是亟待解决的重要问题。先进无线应急通信技术作为在极端自然灾害下协同电力系统信息层和物理层灵活资源的方法，在电力系统弹性提升上具有潜在价值。