基于图论和聚类分析相融合的电网故障诊断研究

【摘要】随着信息技术和智能电网的发展,电网建设的日新月异,基于电网故障诊断的广域后备保护系统是一个必然的发展趋势。广域后备保护系统能够为传统继电保护系统做出合理的补充。目前,以同步相量测量单元为基础的广域测量系统日趋成熟,并且已经应用在部分电力系统中,为电网故障诊断的信息获取打开了新的思路。综合这两点,本文对基于WAMS系统的电网故障诊断开展了研究。WAMS是对电力系统运行的状态进行实时动态监测的系统。本文以实际WAMS系统为例对系统的结构以及PMU基础单元进行了研究,对基于广域信息进行故障诊断的优势进行了总结。传统故障诊断方法采用保护、开关动作等遥信量信息,难以满足广域后备保护对时间的要求。本文采用WAMS系统提供的实时遥测信息,通过对谱系聚类和K-means聚类两种方法单独故障诊断结果的对比分析,提出将谱系聚类和K-means聚类法结合进行故障诊断更为合理。针对通信系统数据传输的误码和信息丢失问题,提出图论与聚类分析相结合的电网故障诊断新方法。融合法在信息传输正常和异常的情况下,均能完成快速、准确的故障元件定位,提高了故障诊断的容错性能。通过与谱系聚类和K-means聚类法的对比分析,得出融合法与K-means聚类法相结合能够更出色的完成故障诊断。通过IEEE39节点系统进行仿真,验证了融合法的有效性。对电网故障诊断向广域后备保护系统做了延伸,对广域后备保护系统的结构进行研究,提出了广域后备保护系统的动作策略。在故障诊断算法中加入故障类型判别流程,该方法可有效提升故障诊断的准确性。本论文受到广东省教育厅电力节能与能源技术重点实验室资助项目基金(ZDSYSZOO701)的资助。
【作者】孙玎；
【导师】陈少华；
【作者基本信息】广东工业大学，电力系统及其自动化，2014，硕士
【关键词】广域后备保护；故障诊断；图论；聚类分析；WAMS；

【参考文献】
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