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近年来大停电事故在全世界范围内频繁发生，从历次大停电事故看来，其主要原因在于输电线路和变电设备发生故障。电网运行中一旦输电线路发生故障，可能引起较大的电网潮流波动，甚至导致电网连锁故障。因此有效辨识电网关键线路，优化电网网架结构，对提升电网可靠性、预防大停电事故具有重大意义。
目前关键线路辨识的主要方法有：基于复杂网络理论的方法和基于电网电气性能的分析方法。基于复杂网络理论的方法主要从复杂系统视角建立系统拓扑模型来研究电网的脆弱环节，对电力系统自身电气特征以及运行中约束条件的考虑有待加强；基于电网电气性能的分析方法则考虑电网自身的电气状态以及引发电网连锁故障的相关因素，主要通过定义风险指标建立关键线路评估模型来研究电网的脆弱环节，更加贴近实际描述的电网自身运行状态以及电网事故发展过程，但是动态计算却很复杂。
辨识电网关键线路不仅需要考虑电网拓扑特性，还需要考虑线路在故障传播中的作用，才能有效地通过对关键线路的管理和控制，起到预防大停电的风险。因此识别关键线路需要建立既能描述电网物理性能，同时又不增加模型计算复杂性的电网连锁故障模型。
元胞自动机算法（Cellular Automata， CA）是处理复杂电力系统的一种有效的方法。利用CA算法，用元胞表述电网基本单元，用元胞状态表述当前时刻电网基本单元的状态，用元胞空间表述电网整体状态以及用元胞规则表述电网故障的传播规则，来简单有效地体现电网故障线路间故障传播情况。同时隐性故障是造成电网连锁故障的一个重要因素，所以本文考虑电网隐性故障，利用CA描述电网拓扑、线路连接负荷量等电气特性，并优化电网故障传播规则，建立了电网隐性故障CA传播模型，进而辨识出电网关键线路，并利用IEEE39节点算例验证了模型的有效性。
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