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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。
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文献信息
篇名 基于有限同步量测数据的电力系统故障检测、辨识与定位
来源期刊 电网技术 学科 工学
关键词 智能电网 PMU优化配置 故障检测 故障辨识 故障定位 匹配追踪分解 隐马尔可夫模型
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目 电力系统
研究方向 页码范围 1067-1074
页数 8页 分类号 TM721
字数 6852字 语种 中文
DOI 10.13335/j.1000-3673.pst.2015.04.029
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐箭 武汉大学电气工程学院 75 941 17.0 28.0
2 黄磊 3 20 2.0 3.0
3 施微 武汉大学电气工程学院 2 37 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
智能电网
PMU优化配置
故障检测
故障辨识
故障定位
匹配追踪分解
隐马尔可夫模型
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电网技术
月刊
1000-3673
11-2410/TM
大16开
北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
82-604
1957
chi
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