基于MC-ANN的中性点直流监测数据有效性评估

• 作者: 何常根 吴伟丽 孙冰 孙谊媊 王开科 赵普志
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 中性点直流 监测数据 影响因素 神经网络 蒙特卡洛模拟
• 年，卷（期）: 2020,（15）
• 所属期刊栏目: 能源互联网
• 页码范围: 88-94
• 页数: 7页
• 分类号: TM714
• 字数: 6989字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2020.15.014

摘要

针对特高压直流输电工程试运行期间得到的变电站中性点直流监测数据,提出了数据有效性评估方法:根据变电站中性点直流分布机理,分析了影响因素与变电站偏磁电流分布之间的关联特征,构建了基于神经网络(Artificial Neural Network,ANN)的中性点直流预测模型,并与实测数据进行对比,验证预测模型的有效性;利用蒙特卡洛模拟(Monte Carlo,MC)法对各影响因素进行抽样,模拟各种影响因素不确定组合,作为输入送入已经训练好的神经网络预测模型,构建MC-ANN联合模型,获取影响因素抽样下的大量样本数据,利用数据挖掘技术提取影响因素与中性点直流之间的关系变化规律;针对±800 kV上海庙-山东临沂特高压输电工程测试数据进行有效性评估,结果表明采用文中方法能够快速查找到测试期间中性点发生变化的站点.该方法可为甄别异常监测数据、快速查找异常原因以及锁定接地方式变化站点提供理论参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙谊媊		34	126	5.0	10.0
2	王开科	国网新疆电力有限公司电力科学研究院	11	3	1.0	1.0
3	何常根		5	2	1.0	1.0
4	吴伟丽	西安科技大学电气与控制工程学院	9	3	1.0	1.0
5	赵普志		10	3	1.0	1.0
6	孙冰	国网新疆电力有限公司电力科学研究院	2	0	0.0	0.0