TELKOM NIKA Indonesia n  Journal of  Electrical En gineering   Vol. 12, No. 12, Decembe r   2014, pp. 79 7 9  ~ 798 6   DOI: 10.115 9 1 /telkomni ka. v 12i12.59 86          7979     Re cei v ed Ma rch 1 7 , 2014;  Re vised July   24, 2014; Accepted Augu st  14, 2014   Study on Smart Grid System Based on  System  Dynamics       Cui He-Rui, Peng Xu*   Schoo l of Econ omics an d Man agem ent, North Chi na Electri c  Po w e r Un iver sit y ,   Baod ing  071 00 3, Hebe i, Chin a  *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : dona ld pen g x u@1 63.com       A b st r a ct  Sm art Grid is a large complex system , involv ing generation,  transm i ssion, distribut ion and  deliv ery  of four links.  This  paper  analy z e s the structure of th e s m art grid system in  depth with  a  combi natio n of  qual itative a n d  qua ntit ative  researc h  ap pr oach. T h e n  it  expla i ns stat e varia b les, r a te  variables  and  constants in the dev elopm ent of smart  grid system  under  the  Vens im  s o ftware envir onment   and analy z es subsystem s causal feedbac k relationship  in a macro point of  view.  Finally, this paper   ana ly z e s the s i mulati on o n  th e amou nt of fundi ng a nd  prof essio nals i n  th e smart gr id s ystem dy na mic s   flow  dia g ra m  after in puttin g  DYNAMO l a ngu ag e e q u a ti ons. T h e  si mulati on  an alysi s show s that  the   deve l op ment o f  the smart gri d  shou ld focus  on traini ng  pr ofessio nals. Pr ofessio nal ta le nt is a source  of   strength i n  the  smart gr id  dev elo p m ent. At th e sa me ti me, w e  shoul d a l so  pay atte ntion t o  in dustria l p o li c y   relate d to the smart gri d  an d seek bre a k un d e r the gui da nc e of policy.     Ke y w ords : s y s tem dy na mics , smart grid sys tem, feed back,  counter me asu r es     Copy right  ©  2014 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h t s reser ve d .        1. Introduc tion  No wad a ys, t he tra d itional  State Gri d   trans fe rs to  the Intellige n t  Network a nd the   coo r din a tion  deman d of el ectri c ity gene ration, tra n smissi on, di stribution a nd u s e i s  very hi gh   unde r the  b a c kgro und  of  complex p o we r  system  and  dee peni ng  p o we r  reform.  Smart G r id i s  a   new intellige n t se rvice  ne twork  cha r a c t e rized  with   cl ean, effici ent, safe  and  rel i able o p e r ati ng  system. It  ca n be  built by  the late st in formatio n  technolo g y co m b ined  with v a riou s  ele c tri c al  infrast r u c ture s. It can imp r ove ene rgy e fficiency,  the  safety and  re liability of the power  sup p l y   and  redu ce  i m pact s  of e n v ironme n t, po wer lo ss  of  the tran smi ssi o n . And  the Real-time co ntro l  techn o logy can discove r  and elimin ate  hidden fault s  rapi dly and  improve the  reliability of  grid  operation at  the sa me ti me [2].There  are m u ltip le  feedba ck lo ops i n  sm art  grid  system s,  compl e x inte ractio ns an d  dep end en cies  amon g v a riou s  elem e n ts of it s  su bsyste ms. T he  behavio rs of  syste m  a r e  dynami c , complex a nd  nonlin ear. S o  it is re ally hard to  co n duct   resea r ch o n  the Sm art  Grid  sy stem  with  hum an ’s exp e rie n ce an d ju dgm ent o r  traditi onal  manag eme n t sci en ce meth od.  This  pap er  adopt s sy ste m  dynami c s app roa c h,  usin g a  co mbination  m e thod of   qualitative an d quantitative  analysi s  to analyze  stru ctural featu r e s  and op eratio n a l mech ani sm of  Smart Grid,  descri b ing th e intera ction  and feedb a ck b e twe en the variou s  subsy s tems, t hus  providin g a scientific b a si s for corre c t d e ci sion.     1.1. Structu r al features o f  Smart Grid   Smart Gri d  i s  a hi ghly in telligent net work ba sed  o n  physi cal  grid. It integrat es the   gene ration, transmi ssion,  distrib u tion a nd use into  o ne intern et b y  full use of advan ced  se nso r   measurement  technol ogy, commu nica tions tec hnol ogy, informa t ion techn o l ogy, comput er  techn o logy,  control techn o logy, ne w  energy tech nologi es. It can m eet u s er  dem and  for  electri c ity and environmental const r aints, optimize resource  alloca tion, ensure sa fety, reli ability  and e c on omy  in the po wer sup p ly, ada pt to the ma rket develo p m ent of elect r i c  po we r for t h e   purp o se of rel i able, econo mical, cle an p o we r su pply and value - ad ded services  [3].  Gene ral  sp e a kin g , Smart  Grid’ s   co nst r uctio n s ne e d  a la rg e-scale fundi ng,  techni cal  team and ef fective dema nd for su pp ort. And t he applications of Smart Grid syste m  a r e  con s trai ned  and influ e n c ed by many  factors. Fo r example, b u sin e ss-ori en ted appli c ati ons  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 12, Decem ber 20 14 :  7979 – 79 86   7980 determi ned  b y  the indu strial stru ctu r e,  indu strial te chn o logy, th e type of m a rket, eco n o m y,  busi n e ss  con d itions et c. Service s  p r ovi ded for  com m unity subje c t to market size and te ch nical   means  [4-6] and s o  on.  Smart G r id   system  ha s five pa rts,  incl udin g  d a ta colle ctio n, data t r an smissio n ,  informatio n in tegration, an a l ysis & optimi z ation a nd inf o rmatio n sh o w  [7].      2. Analy s is o n  Dev e lopment of Smar t Grid b y  S y st em D y namic s   2.1. Sy stem  D y namics Analy s is   System Dyna mic, SD for short, is a disc iplin e analyzing feedba ck system s, cre a ted by  MIT Professo r Fo rre st in  1 956 a nd a ppl ied mainly  fo r the field of  manag eme n t sci en ce initi a lly  [13]. System  Dynami cs, a  comp uter  sim u lation  metho d  base d  on feedb ack theo ry, is used to  analyze the  probl em s of  compl e x sy stem, comm unicate the  natural  scien c e s  an d social  sci en ce s. It analyzes the  system  st ru cture  of in fo rmation fee d b a ck, the  dyn a mic  rel a tion ship  betwe en fun c tion and  beh avior, ca usal  relation shi p  a nd st ru cture  model th rou g h  the comput er  simulatio n  te chni que s  su ch as V e n s im  etc.  And it’s an extrem el y e ffective understan ding  and  modelin g tool , focusi ng on  those dyn a m ics  probl em s stem f r om  the feedb ack mech ani sm,  to   solve the hig her o r de r, no nlinea r and ti me -varyin g  m u lti-feedb ack  system [13 - 1 5 ].      2.2. Causality  Anal y s is   In Smart Gri d  system s,  govern m ent  acti on i n clu d e s ma kin g  p o licie s, guidi ng an d  sup portin g  g r i d  comp anie s , ma cro - control, formul atin g devel opme n t strategy of  Smart  Gri d  a n d   so on. Th e g u idan ce a nd  sup port of go vernme nt  will  stren g then t he develo p m ent of Smart Grid   Comp any, a n d  in  turn,  gov ernm ent d e p a rtment s  will  fade o u t of th is a c tion  with  the i n crea sin g   r e sear ch capac i ty of Smart Gr id  C o mpany. At the s a me time ， the govern m ent shifted  its  fo cu s  to macro-cont rol and  strate gic re se arch.   There a r e  cle a r p o sitive  co rrel a tion s bet wee n  net wo rk e quipm ent reso urce s  sub s ystem,   environ ment  sub s ystem, p o we r compa n i es sub s ys te m, the agen cy subsy s te m.  Smart Grid  will  facilitate the above daily o peratin g su bsystems.   Cau s al relatio n shi p s b e twe en the variou s su bsy s tem s  are sh own in  Figure 1 [16,  17].          Figure 1. Smart grid  syste m  cau s ality diagra m       2.3.   Feedba c k  Loop An aly s is  Feedb ack lo o p  in the sy ste m  dynami c  m odel  reveal s the re ason  wh y the syste m  state   cha nge s th at  the feed ba ck  stru cture. Se en from the  a bove a nalysi s , feedba ck lo op in  the Sm art  Grid system  contai ns envi r onm ent  sub s ystem,  n e twork eq uipme n t re sou r ce  subsy s tem, po wer  corpo r ate  su bsyste m, go vernme nt su bsyste m,  ag ency  sub s ystem, Smart Grid te chn o l ogy  sub s ystem  si x [18]. Detailed analyses  were a s  follows.    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Study on Sm art Grid S yste m  Based on System  Dyna m i cs (Cui He -Rui)  7981       Figure 2. Environm ent su b s ystem fee d b a ck  Figure 3. Technolo g y sub system feedba ck                                      Environme n t sub s yst e m: Environm en t sub s ystem  in Smart  Grid i s   an i m porta nt   operation gu arante e . Its ultimate aim is to reduc e re sou r ce co nsu m ption, elect r icity produ cti o n   and tran sp ort a tion pollutio n  and the lan d  area  occupi ed, improve t he efficien cy of grid op erat ion   and gri d  se cu rity by the technica l improvements in the  produ ction,  t r an spo r t and  client si de [1 8],  reali z e the co ordin a ted dev elopme n t of Smart Grid a nd the enviro n ment.  Tech nolo g y subsy s tem: Te chn o logy sub s yste m in S m art Gri d  is  comp osed of  energy- saving  equi p m ent, inform ation sy stem , control sy stems, etc. P o we r G r id  Corpo r atio n can   improve  op e r ational  effici ency  and  st ability of th e gri d  by  creating  ne w ene rgy-savi ng   equipm ent. Upd a te of energy -saving  equipme n t will cau s e th e transfo rmat ion of inform ation   system. Port al system all o ws the Sm art Grid to  g e t data from  multiple so u r ce s, ma king  the  processed inf o rmation visually  presented to the client. Inform ation system transformation  will  also d r ive the developm e n t of control  system , re du cing the u s e  of human reso urce s in the   prod uctio n , o peratio n and  maintena nce asp e ct s. The man age ment of Smart Grid  ca n  be  improve d  by intelligent con t rol system [1 9].          Figure 4. Equipment re so urce sub s ystem  feedba ck      Equipme n t re sou r ce su bsy s tem: Equip m ent re sou r ces subsy s te m is the core  of Smar t  Grid, a nd the  relatio n shi p   betwe en the  element s i s  a l so the  mo st compl e x. Ge nerato r s, sm art   meters, sm art sub s tation s, tran smissio n  and  distri but ion line s , con t rol sy stems  and n e two r ke d   power  gene ration sy stem s a r e p o sitive  feedba ck to  the integ r atio n platform  of  the gri d  sy ste m .  Ren o vation a nd expa nsi o n  of gen erato r s will  inevitabl y lead to the  tran sform a tion  and  upg radi n g   C o ns t r uc t i on s i t e Ne g a t i v e e c ol og i c a l  e f f e c t s Ca p i t a l  i n v e s t m e n t E n er gy - s a v i n g eq ui pm en t - - + + + E n e r gy- s a vi ng eq u i p m e n t In f o rm a t i o n  s y st e m Co n t r o l  S y s t e m s F und i n g S c i e n t if ic  a n d t ech n o l o g i cal kn ow l e dg e + + - + + Gr i d  s y s t e m in t e g r a t io n  p l a t f o r m Co n t r o l  S y s t e m s In f o r m a t i o n sy s t e m D i s p at ch  cen t e r A u to m a ti c  d i s t r i b u ti o n eq u i p m en t Ge n e r a t i o n ne t w o r k i ng s y s t e m s I n t e ll ig e n t S u b s ta ti o n S m a r t m e te rs C a p i t a l  i nve s t m e nt + + + + + + + + + + + + + + Tr a n s m i s s i o n  a n d di s t r i bu t i on  l i n e s G e n e ra to rs + + + + Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 12, Decem ber 20 14 :  7979 – 79 86   7982 of transmi ssi on and di stri bution line s .  And the  ch alleng e, long -dista nce UHV transmi ssion   techn o logy, has be en compromised  by our cou n t ry [20].  Smart meters u pgra d ing, sm art  sub s tation s u pgra d ing, ge nerato r s upg rading a r e often ca rrie d  ou t simultaneo u s ly, and posit ive   feedba ck to the cont rol system and i n tegratio n pl atform. Conv ersely, the developme n t of  integratio n pl atform  req u ires i n form atio n sy st em, di spatch  cente r s, netwo rked  p o we r  gene rati on  to coo r di nate  with ea ch  oth e r. The  eq uip m ent  re so urce  su bsy s tem formed a closed  loo p   a r ou nd  the positive feedb ack.       Figure 5. Governm ent su bsystem feedba ck      Govern ment sub s ystem: Policie s  of  governm ent subsy s tem ca n determin e  the future  dire ction of S m art G r id. Go vernme nt’s in centive s   can  be taken to in cre a se supp o r t efforts of th e  power ind u st ry and the  amount of capital inve st ment, to enhan ce the vitality of the  grid   comp any, to prom ote the  rapid  devel opment of  S m art Gri d  te chn o logy an d equip m ent,  and  finally strengt henin g  the profession al pe rso nnel.  Ince ntives, sup p o r t policie s, vitality of Power   Grid  Co rpo r at ion, power  eq uipment, capi tal inve stmen t, Smart Grid  techn o logy a nd professio n a l  and techni cal  person nel fo rm a po sitive feedba ck lo op. On the o t her ha nd, the governmen t's  regul atory pol icy limits the developm ent of the Smart Grid to some  extent.        Figure 6. Power  co rpo r ati on su bsy s te m  feedba ck  Figure 7. Agency su bsy s te m feedba ck      Powe r G r id  Corpo r atio n su bsyste m: Te chnica l ba rri ers form a  neg ative feedba ck effe ct  to scientific knowl edge  an d pr ofessio n a l   perso nnel, and  i s  not co ndu cive  to attract  in novati v e  techn o logy, limiting the development of  Smart  Grid. And profe ssi onal and te chnical person nel,  vitality of Power G r id  Co rporatio n, co mpetitiv eness of G r id  Com pany fo rm a   positive fe ed back  loop, stre ngth ening  soft po wer of g r id co mpanie s  sub s ystem.   Agency sub system: It contains inte rm ediari e s, sup porting in du stries, compet itive o f   power comp a n ies, in centiv e polici e s.   I n cen t i v e s S u pp or t  pol i c i e s Re g u l a t i o n s  a n d p o lic ie s v i t a lit y  o f  G r id C o r por a t i o n P r o f es s i o n al  an d t e c hni c a l  p e r s o nne l C a p i t a l  i nve s t m e nt Sm a r t  G r i d t e c hno l o gy Ne t w o r k Eq u i p m e n t + + + + + + + - - + + + V i ta l i ty  o f  Gri d C o r por a t i o n C o m p et i t i v en e s s o f G r i d  C o r por a t i o n S c ie n t if ic  a n d t e c hno l o gi c a l kn ow l e dg e P r of e s s i on a l  an d t e ch n i c a l  per s on n e l + + + + + T ech n i c a l  b a r r i er s + - - A u x i lia r y  in d u s t r i e s C o m p et i t i v e n es s  of Gr i d  C o r p o r a t i o n I n ce n t i v es A g en cy + + + + + Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Study on Sm art Grid S yste m  Based on System  Dyna m i cs (Cui He -Rui)  7983 3. Sy stem Dy namics Flow   Di agram o f  Smart Grid    We  can q ualit atively understand th e driv ing forc e s  an d ca usal rel a tionship of Sm art Gri d   developm ent  by causality diag ram  as well  as  fee dba ck me ch anism  dia g ra m of the va rious  sub s ystem s   above. In o r d e r to  qua ntitatively expr ess the devel op ment of Sma r t Grid,  we i n tend   to build Vensi m  model of the flow diag ra m [21].      Figure 8. Smart grid  syste m  dynamics flow dia g ra m       This  pap er  selecte d  20  variabl es in S y stem Dyn a m ics flow dia g ram  to de scrib e  the   impact of Smart Grid sy ste m  in Figure 8 .  To des cribe  the develop ment of the  Smart Grid, this  pape r sel e ct ed four level  variable s , smart dev ices, power g e n e ration n e tworki ng sy ste m s,  profe ssi onal s,  incentive s  as well as seven  rate  variable s , kn owle dge  t r a n smi ssi on ra te ,  edu cation  an d traini ng, n e w e quipm e n t utilization,  obsole s cen c e rate  of old  equip m ent,  the   amount  of p o licy ea sin g ,  efforts to  su p port a bout   in dustri a l,  intercon ne ction rates as anal ysis  variable s  [13,  22].  The a r ticle  fo cu sed  on  pro f essi onal s a n d  fundin g  of l e vel varia b le s, stu d ying  si mulation  results in Ven s im soft ware by chan ging t he paramete r  values.       4. Vensim Si mulation Anal y s is of Sm art Grid S y stem  Vensim  simul a tion pa rame ters  set from  2005 to 2 020 , a time step  of 1 year. We ente r   equatio ns for  each level an d rate varia b l e s in the Sma r t Grid sy ste m  flow cha r t.          Figure 9. Smart grid  syste m   profe ssi on al table functi on   P r o f essi o n a l Kn o w l e d g e t r an sm i ssi o n  r a t e E d u c at i o n  an d t r ai n i n g  ef f o r t s Te a c h e r s In t e rm e d i a ri e s assi st  am o u n t D i s p at c h  ce n t er <T i m e> T e ch n i ca l  ba r r i er s Sm a r t De v i c e s N e w  equ i pm en t u t iliz a t io n O b so l e s c en ce  r a t e  o f ol d e q u i pm en t E c o l o g i c al  ef f e ct s P o l i c y e n v i r o nm e n t I n ce n t i v es T h e am ou n t   of po l i cy  e a s i n g E f f o r t s  t o  s u ppor t ab o u t  i n d u st r y V i t a lit y  o f  G r id C o r por a t i o n Ge n e r a t i o n n e t w or ki n g sy st em s In t e rc o n n e c t i o n ra t e s C o m p et i t i v en ess o f G r id  C o r p o r a t io n Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 12, Decem ber 20 14 :  7979 – 79 86   7984 There  is an o b vious co rrel ation  bet wee n   the  pe rson nel traini ng, e ducation, tea c he r a nd  other facto r s, but it’s no t easy  to u s e  mathem atical  or logi cal fun c tion t o  represent  the   relation shi p s.  So thi s  p ape r inte nd s to  b u ild a  table  fu nction  to d e scrib e  th e  status  of p e rson nel   training.             Figure 10. State of money flow diag ram   Figur e 11. Co mpari s o n  of different simul a tion  para m eters           DYNAM O  la ngua ge e qua tion of Fun d s  in Ve nsim  Simulation  System is  written a s   follows .  a) Professio nal. K =Loo ku p[(0, 100)-(1,100 0)],(0.05810 4,1 78.947 )…   b)  Efforts  to s u pport indus t ry . K =PULSE T R AIN(2,0.5,10, 50)* 30    c)  Amount of po licy easi ng.K= Efforts to  suppo rt indu stry.L*Policy en vironme n t.L  d)  Fund s.K= Vol u me of invest men t.L+Poli cy environme n t.J*SQRT ( Fu nds. J )  e)  Volume of investment.K=P ULSE TRAIN(Fun d s,0.5,2, 25)  f)  Vitality of Gri d  Corporation.K= INTEGER(Volume of inves t ment.K)  g) Policy  enviro n ment.K=AB S (Vita lity of G r id Co rp oratio n.K)   K repre s e n ts  the pre s ent time, J is a mo m ent before, L is the next point in time.          Figure 12. Simulation resu lts related to  sma r t grid pol icy easi ng variable amo unt       As su ppo rt p o licie s an d fu nding  of the  gover n m ent  have obviou s  stage s a nd  cycles,  so   the amou nt of policy ea sing and in du strial  sup port  may use P U LSE TRAIN in the libra ry o f   Vensim. Set i t s minimum v a lue is  1 and  the maxi mu m is 80 [23,2 4 ]. Current time step  of 1, the  final value of  40; Current1  time step  of  0.5, the  final  value of 6 0 ; Cu rre nt2 tim e  step  is  a final  value of 100.   From th e sa me pe riod l o ngitudin a l co mpari s o n , the develo p me nt of Smart  Grid  sh ould  be  con d u c ted  wh en th e a m ount of  poli c y ea sing  an d p o licy e n viron m ent a r e  more leni ent. Fro m   hori z ontal  co mpari s o n , it  can be fou n d  that t he policy and su pp ort efforts ha ve obvious p eaks  and troug hs.  Tro ugh  of t he in du stry restru ctu r in g   and  re st sta ge, gri d  i s  in  the  su spe n sion  con d ition s , howeve r  pe rso nnel traini ng  and second ary industrie s is in the develo p ment stag e.  F und s In d u st ry  e f f o rt s   t o s u pp or t P o l i c y e n vi r o nm e n t Vi t a l i ty   o f  P o we r  G r i d Co r p o r a t i o n A m o u n t  of  pol i c y eas i n g Vo l u m e  o f in v e s t m e n t Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Study on Sm art Grid S yste m  Based on System  Dyna m i cs (Cui He -Rui)  7985 Cre s t is the p eak p e rio d  of the developm ent  of the Smart Grid, an d each grid e q u i pment  and control  systems a r e in  a phase of re novation [25].      5. Conclusio n   5.1. O v erall  Planning  As can b e  se en from the  above analy s is, the  con s truction of the  Smart Grid i s  a huge   proje c t, invol v ing a  wid e  geo gra phi ca l ran ge, lo ng  cycl e time,  a h uge  am ount of  mon e y.  Con s tru c tion  of Smart Grid  shoul d be un ified plannin g ,  co-o rdin atio n, orde rly buil d ing.     5.2. Carried  Out Ste p  b y   Step   Overall, the  Smart Grid  constructio n  should  b e  divided into thre e levels: Smart Meter:,  Smart Grid and Smart City .  a) Sm art M e ter: Advanta g e s  of Sma r t  Meter i s  to e s tablish  a t w o - way flo w  of  in formation  betwe en the  cu stome r  and  the powe r  co mpani e s  to provide intera ct ive services.   b) Sma r t Gri d : Powe r co mpanie s  n e e d  to co ntinu ously o p timize the op erat ion of  system s, enh ance vitality.  c) Sma r t City: Power tran smissi on an d co n s um ption  pro c e s ses  sh ould be ob se rved by  power  comp anie s  to imp r ove the respon se  spee d  of the dem and-sid e , strengthe ning t h e   cap a city of the boot nee ds  to improve th e power effici ency.     5.3. Acceler a t e Talen t s   Tech nolo g y, capital an d policy enviro n ment  are all factors, b u t professio n a l and  techni cal p e rson nel is the  key. Professional an d technical perso n nel ha s be co me a so urce  of  stren g th for the nation a l Smart Gri d  dev elopme n t.    5.4. Focus on Policies Related  to Smart Grid  Part of the simulation  analysi s  sh o w s that co mpanie s  sh ould focus  on policy  environ ment and indu strial  policy  that correspon d to Smart Grid  in the course  of Smart Grid   developm ent, building a  strong Smart G r id system.       Ackn o w l e dg ements   This research has b een  sup porte d by National  Nat u ral Sci e n c e  Found ation o f  China  unde r the Grant No. 706 7 1039.       Referen ces   [1]  YU Yiin, LUA N  W eneng.  S m a r t Grid and Its Imp l e m e n tatio n s .  Proceedi ngs  of the  CSEE. 200 9; 25(1):   1-5.  [2]  YU Yiin. T e chnical  Comp osit ion of Sm art  Grid and  its Impleme n tatio n  Sequ ence.  S outher n Pow e r   System  Technology . 200 9; 25(2):5-8.   [3]  XIAO Shij ie. C onsi derati on of   T e chnol og y fo r Constructin g   Chin ese Sm art Grid.  Automati on of Electri c   Power Systems . 2009; 33( 9): 1-4.  [4]  W ang T ao. Ca pab ilit y of Sma r t Grid to Promot e Lo w - carb o n  Dev e lo pment  and B enefits  Assessmen t   Mode l and Its Appl icatio n.  Schoo l of Econo mics a nd Ma na ge me nt.  2013.   [5]  FORBES N,  WIELD D. Fro m  follo w e rs to leader s managing technology  an d innovation. Ox on, UK:   Routl edg e. 200 2.  [6]  W ang Ju nka n g . Rel a tio n shi p  bet w e e n  T e chno log i cal  Introducti on  an d  self-Inn ovatio n.  Jour nal   Of  W uhan Auto motive Polytec h n i c Univers i ty . 2000; 11( 22): 7- 11.   [7]  Z E NG  Ming, C H EN  Yin g -ji e , HU  Xia n  zh ong , DONG  Dape ng . T he Risk A ssessment of  Chin a ′ s Sm ar t   Grid  Base d on  Multilev e l F u zz y Com p re hens i v e Evalu a tio n  Method.   East Chin a  El ectric Po w e r.  2 011;   39(4): 53 5-5 3 9 .   [8]  Astrom KJ, Bell RD. Drum-boiler dy namic.  Automatica.  20 0 0 ; 36(3): 36 3-3 7 8   [9]  T e sfatsion L. Agent-b ase d  co mputati o n a l econ omics:  mode lin g  eco n o m ies as com p le x ad aptiv e   s y stems.  Infor m ati on Sci enc es . 2003; 1 49( 4): 263-2 6 9 ．   [10]  JIA W enzha o,  LIU  Ch ang yi,  LI Me ng.  An al ysis  on  L o w - Carb on B e n e fi ts and  C ontrib u tion  Rat e  o f   Strong an d Sm art Grid.  Energ y  T e chnol ogy a nd Econ o m ics.  2011; (9): 77- 78.   [11]  Bossart SJ, B ean  JE. Metric s an d b e n e fits an al ysis  an d  chall e n ges f o r  Smart Grid fi eld  pro j ects.   Energy tech.  IEEE . 2011: 1-5.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 12, Decem ber 20 14 :  7979 – 79 86   7986 [12]  SUN Oian g, Z H ANG Yibi n, HAN Don g , YAN Z heng.   D y n a m ic eva l uati on  method  of b e n e fit eval uati o n   for smart grid  ener g y  c ons er vation  and  emi ssion re duc ti o n . Journ a l of  Electric Po w e r  Science A nd  T e chnolog i. 20 12; 04: 28- 33.   [13]  W ang qifa n. S y stem D y n a mic s .  T s inghua U n iversit y  Pr ess. 198 9.  [14]  HAN Do ng,  YAN Z heng,  SON G   Yiqun, SUN  Qiang, Z H AN G  Yibin .  D y na mic Assessme n t Method for   Smart Grid Based on S y stem  D y n a mics.  Aut o mation of Electric Power Sy stem s .  20 12; 0 3 : 16-21.   [15]  Z H ANG Hair ui . Stud y on  Co mpreh ensiv e  Eval u a tion  Me thod  of Smart Grid. Sha n g h a i Ji ao T o n g   Univers i t. 2012 .  [16] XI  Yan.  St ud y  of Combi natori a l Port  Based  on S y stem D y n a mics.  Journ a l  of System Si mulati on . 20 08  05: 128 9-1 2 .  [17]  HOU  Jian . S u staina ble  d e v e lo pment  of   port ec on omic s bas ed  on   s y stem  d y n a m ics.  Systems   Engg ine e ri ng T heory & Practic e . 2010; 0 1 : 56 -61.  [18] Bose  A.  New Sm art Grid applications for powe r system  oper ations  power and energy.  Soc i et y  Ge nera l   Meetin g. 201 0; 7(25): 1-5   [19]  HE  Guang yu,  SUN Yin g y un,  MEI Sheng w e i.  Mu ltiin dic e s Self appro x i m ate optima l  Smart Grid.   Autom a tion of Electric Power System s.  20 09 ; 33(17): 1-5.   [20]  F A NG  F ang, Z H ANG Jia n x in.   Mode lin g a nd  Simulati on  of T her mal  Syste m  in Pow e r Stati on Bas ed  o n   System Dyn a m ics .  Proceed in gs of the CSEE . 2011; 02: 96 -103.   [21]  Z H OU  Lisha,  L I  Che n , YU S h unku n . S y stem  D y n a mics S i mulati on  Res ear ch o n  Pro j ect  Mana geme n t   Mode l for Chin a’s Smart Grid.  East China Electric Power . 2012; 01: 3 1 -34.   [22]  SHEN Ch en,  HUANG Sha o w e i ,  CHE N Yin g .  Prim ar y Stu d ies  on F a st  Simulati on  an d  Mode lin g for  Future Po w e r  S y stems.  Auto mati on of Elect r ic Pow e r Systems . 2 011; 1 0 : 8-15+ 29.   [23]  Z H ANG W enli ang, LIU Z h u a ngzh i , W A NG  Mingj un, YAN G Xush eng.R e search Status  and D e vel opm e nt  T r end of Smart Grid.   Power System  Technology.  200 9; 13: 1-11.   [24]  YU Yixin,  XU  Che n ,  JIA Hon g jie.  Optim a l  al gorit hms for  ta sk sched ul ing   on smart  grid  fast simul a tio n   and mo del in g.  Co mp uter Engi neer ing a nd Ap plicati ons . 2009; 19: 26-30.   [25]  PAN Jing, YAN G Shan, SHEN  F ang yan.  C o nstruc tion a n d  simulati on of  port cit y  cou p le d s y ste m   mode l b a se d o n   s y stems  d y n a mics: T a king  Lia n y un ga ng  a s  a c a se.  Syst ems  En gin eer i ng T h eory  &   Practice.  201 2;  11: 243 9-24 46 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.