基于有限同步量测数据的电力系统故障检测、辨识与定位

发布时间：2018-07-02 15:27

本文选题：智能电网 + PMU优化配置　；参考：《电网技术》2015年04期

【摘要】：提出了基于有限同步量测数据的电力系统故障检测、辨识及定位方法。首先提出了电网PMU优化配置方法,以实现同步量测数据在空间上的最优分布。然后利用基于高斯原子库的匹配追踪分解算法对PMU采集的同步频率信号和电压信号进行特征提取,并利用k-means分类算法对特征量进行分类。根据频率信号时频特性训练不同的隐马尔科夫模型用于故障检测和辨识;根据电压信号时频特性及电网拓扑信息生成故障定位图、确定故障地点。在IEEE 39节点系统和实际系统上的仿真分析验证了所提方法的高效性、有效性和鲁棒性。
[Abstract]:A method of fault detection, identification and location for power system based on finite synchronous measurement data is proposed. Firstly, an optimal configuration method of PMU is proposed to realize the optimal spatial distribution of synchronous measurement data. Then, the matching tracing decomposition algorithm based on Gao Si atom library is used to extract the feature of synchronous frequency signal and voltage signal collected by Gao Si, and the feature quantity is classified by k-means classification algorithm. Different hidden Markov models are trained for fault detection and identification according to time-frequency characteristics of frequency signals and fault location diagrams are generated according to time-frequency characteristics of voltage signals and topology information of power network to determine fault location. Simulation results on IEEE 39-bus system and real system show that the proposed method is efficient, effective and robust.
【作者单位】：武汉大学电气工程学院;南方电网科学研究院;美国丹佛大学;
【分类号】：TM73

【参考文献】

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【共引文献】

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