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Fast cycle Structure detection for Power Grids Based on Graph Computing

CSEE Journal of Power and Energy Systems 2023年第6期9卷 2204-2213页

作者： Xinqiao Wang Kewen Liu Weijiang Lu Ting Zhao Baohua Zhao Xiaoming Liu the Computing&Application Technology Research Division Global Energy Interconnection Research InstituteBeijing 102209China

The cycle structure in a power grid may lower the stability of the network;thus,it is of great significance to accu-rately and timely detect cycles in power grid networks.However,detecting possible cycles in a large-scale network can be highly time consuming and computationally intensive.In addition,since the power grid's topology changes over time,cycles can appear and disappear,and it can be difficult to monitor them in real time.In traditional computing systems,cycle detection requires considerable computational resources,making real-time cycle detection in large-scale power grids an impossible task.Graph computing has shown excellent performance in many areas and has solved many practical graph-related problems,such as power flow calculation and state estimation.In this article,a cycle detection method,the Paton method,is implemented and optimized on a graph computing platform.Two cases are used to test its performance in an actual power grid topology scenario.The results show that the graph computing-based Paton method reduces the time consumption by at least 60%compared to that of other methods.

关键词： cycle detection graph computing power grid distribution grid

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