在电—气集成能源系统（Integrated Electricity-Gas Energy System，简称IEGES）环境下，电力系统的动态输电断面识别是一项重要的研究课题。随着可再生能源发电比例的增加和电转气（Power-to-Gas, P2G）技术的发展，电力系统与天然气系统的耦合日益紧密，这使得传统的电力系统分析方法面临新的挑战。电—气集成能源系统不仅影响电力系统的运行状态，还对输电断面的识别产生了直接影响。
本文中，作者邓卿、李志强、文福拴、薛友、陈锡祥和郑伟民针对这一问题，提出了一种考虑IEGES运行安全性的电力系统动态输电断面识别方法。首先，他们以最小化系统运行成本作为目标函数，结合电力系统的物理运行约束，建立了IEGES环境下的电力系统运行优化模型。这个模型旨在在确保系统安全运行的同时，优化电力系统的经济效益。
接着，考虑到可再生能源发电的间歇性和不确定性，研究者采用扩展拉丁超立方算法（Extended Latin Hypercube Sampling, ELHS）来模拟这种不确定性。通过这种方法，可以生成代表不同可能发电情况的样本集，进一步减缩这些样本并生成包含概率信息的典型场景集合。这样，可以更准确地反映实际运行中可能出现的各种情况，从而提高输电断面识别的准确性。
随后，他们采用了基于分区的输电断面搜索方法对电力系统进行动态输电断面识别。这种方法能够有效地处理由于电—气集成带来的复杂性，通过对系统进行分区和分析，找出可能导致系统稳定性问题的关键输电断面。
最后，为了验证所提出方法的有效性，研究人员选取了修改后的IEEE 39节点电力系统和比利时20节点天然气系统构建的IEGES实例进行仿真分析。通过对比和分析，证明了该方法在识别动态输电断面方面的有效性和实用性。
总的来说，这篇论文深入探讨了电—气集成能源系统环境下的电力系统动态输电断面识别问题，提出了一个结合了系统优化、不确定性处理和输电断面搜索的综合方法。这项工作对于理解和解决由电力系统与天然气系统深度耦合所带来的新问题具有重要意义，为未来电力系统的规划和运行提供了有价值的参考。同时，它也为电力系统的故障预防和系统恢复提供了理论基础，有助于推动电—气集成能源系统的健康发展。
