何小良,张心怡.广域测量数据下的电力系统异常事件检测与识别方法研究[J].电工技术,2025(5):37-39
广域测量数据下的电力系统异常事件检测与识别方法研究
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2025.05.009
中文关键词:  广域测量系统  异常事件检测  数据压缩  局部离群因子
英文关键词:
基金项目:
作者单位
何小良 国网杭州供电公司 
张心怡 国网杭州供电公司 
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中文摘要:
      针对电力系统中异常事件检测与识别的问题，提出了基于广域测量数据的方法。采用不等距压缩算法对相量测量单元数据进行压缩，结合局部离群因子技术实现电力系统事件检测。同时，提出基于模糊等价关系聚类的发电机同调识别方法，引入10个同调性指标全面描述发电机组的同调特性。通过WECC179节点系统的仿真分析，表明基于局部离群因子的事件检测方法成功识别出6个模拟故障中的关键节点，并准确定位故障位置；基于模糊等价关系聚类方法在固有振荡事件中将29台发电机准确划分为2个同调机群，为电力系统的稳定性分析和控制提供了重要支持。
英文摘要:
      
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