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中文摘要：
本项目主要研究复杂网络连锁故障的机理、行为特征、建模方法、基于智能控制方法的连锁故障控制策略以及上述成果在复杂大型电网中的应用。主要在以下几个方面取得突破复杂网络连锁故障传播的协同学行为特性、负荷熵在无标度网络连锁故障传播中的动态特性以及基于负荷熵的连锁故障早期辨识、局域世界规模对局域世界演化网络模型在蓄意攻击下鲁棒性的影响、反映电力网络演化规律的新型电力网络局域世界演化模型和考虑电网增长的复杂时空模型、建立考虑电网演化的直流潮流停电模型并研究不同电网演化模式与自组织临界性的关系、提出一种结合OPA模型和电网拓扑时空演化的电网连锁故障模型、研究潮流熵和电网大停电演化过程的相互关系、在小世界网络的疾病或病毒传播中引入预测控制并给出了稳定的充分必要条件、在小世界和无标度耦合映像格子网络中引入自适应牵制预测控制，通过较少的局部智能体实现连锁故障的有效抑制、在电网大停电的演化过程中，引入基于多智能体技术的连锁跳闸预防控制，实现大停电的有效抑制。本项目对研究复杂网络连锁故障的机理、特性、预防和控制做出了一定的贡献，对有效防御现实系统中的连锁故障具有重大意义。
结论摘要：
英文主题词Complex network;Cascading failure;Load entropy;Predictive control;Pinning control
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