一种基于PMU和SCADA单节点互校核的前端数据辨识框架

• 作者: 刘雯静 唐云红 徐箭 杨军 袁文 谭本东
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 关键词: 前端数据辨识 数据采集与监视控制系统 同步相量测量单元 改进一分类支持向量机 间隙统计算法
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 理论分析
• 页码范围: 1-9
• 页数: 9页
• 字数: 7256字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19783/j.cnki.pspc.190625

摘要

随着电网自动化技术的发展,数据中心可获取海量多源多时空数据,在此基础上进行多源量测值互校核有利于实现后续大数据高级应用.针对单节点同时存在PMU与SCADA量测值的情况,提出一种前端不良数据辨识框架.为克服量测值负样本较少的问题,采用基于粒子群优化的改进一分类支持向量机辨识方法,根据两源量测差值识别异常点.对接近向量机边界可能被误判的值利用间隙统计法进行修正,确定不良数据.然后检验其所在时间点的PMU量测值,最终确定不良数据位置.基于某省实际电网数据对PMU与SCADA互校核辨识框架进行了验证与分析.计算结果表明所提方法能够有效地辨识出两数据源的前端不良数据,计算量小、耗时较短,比仅利用单源数据进行校核的结果更加可靠.

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	武汉大学电气与自动化学院	75	941	17.0	28.0
2	杨军	武汉大学电气与自动化学院	142	1344	18.0	33.0
3	袁文		6	5	1.0	1.0
4	谭本东	武汉大学电气与自动化学院	6	26	3.0	5.0
5	刘雯静	武汉大学电气与自动化学院	4	0	0.0	0.0
6	唐云红		2	0	0.0	0.0