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A matrix-based VaR model for risk identification in power supply networks

机译：基于矩阵的VaR模型用于供电网络中的风险识别

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This paper presents a value-at-risk (VaR) model based on the singular value decomposition (SVD) of a sparsity matrix for voltage risk identification in power supply networks. The matrix-based model provides a more computationally efficient risk assessment method than conventional models such as probability analysis and sensitivity analysis, for example, and provides decision makers in the power supply industry with sufficient information to minimize the risk of network collapse or blackouts. The VaR model is incorporated into a risk identification system (RIS) programmed in the MATLAB environment. The feasibility of the proposed approach is confirmed by performing a series of risk assessment simulations using the standard American Electric Power (AEP) test models (i.e. 14-, 30- and 57-node networks) and a real-world power network (Taiwan power network), respectively. In general, the simulated results confirm the ability of the matrix-based model VaR model to efficient identify risk of power supply networks.
机译：本文提出了一种基于稀疏矩阵奇异值分解（SVD）的风险价值（VaR）模型，用于识别供电网络中的电压风险。与常规模型（例如概率分析和敏感性分析）相比，基于矩阵的模型提供了一种计算效率更高的风险评估方法，并且为电源行业的决策者提供了足够的信息，以最大程度地降低网络崩溃或停电的风险。 VaR模型被合并到在MATLAB环境中编程的风险识别系统（RIS）中。通过使用标准的美国电力（AEP）测试模型（即14节点，30节点和57节点网络）和真实的电力网络（台湾电力）进行一系列风险评估模拟，可以验证所提出方法的可行性。网络）。通常，仿真结果证实了基于矩阵的模型VaR模型有效识别电源网络风险的能力。

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