本文選題：智能電網(wǎng) + PMU優(yōu)化配置��； 參考：《電網(wǎng)技術(shù)》2015年04期

【摘要】：提出了基于有限同步量測數(shù)據(jù)的電力系統(tǒng)故障檢測、辨識及定位方法。首先提出了電網(wǎng)PMU優(yōu)化配置方法,以實現(xiàn)同步量測數(shù)據(jù)在空間上的最優(yōu)分布。然后利用基于高斯原子庫的匹配追蹤分解算法對PMU采集的同步頻率信號和電壓信號進行特征提取,并利用k-means分類算法對特征量進行分類。根據(jù)頻率信號時頻特性訓(xùn)練不同的隱馬爾科夫模型用于故障檢測和辨識;根據(jù)電壓信號時頻特性及電網(wǎng)拓撲信息生成故障定位圖、確定故障地點。在IEEE 39節(jié)點系統(tǒng)和實際系統(tǒng)上的仿真分析驗證了所提方法的高效性、有效性和魯棒性。
[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.
【作者單位】： 武漢大學(xué)電氣工程學(xué)院;南方電網(wǎng)科學(xué)研究院;美國丹佛大學(xué);
【分類號】：TM73

【參考文獻】

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本文編號：2090572