【摘 要】
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针对目前基于广域测量系统(wide-area measurement system,WAMS)数据的故障诊断方法容易受到WAMS不良数据干扰的问题,该文将随机矩阵理论应用于WAMS量测数据的信息提取上,分
【机 构】
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强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学电气与电子工程学院); 中国南方电网电力调度通信中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51577075);中国南方电网有限公司重点科技项目(K-ZD2014-015)~~
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针对目前基于广域测量系统(wide-area measurement system,WAMS)数据的故障诊断方法容易受到WAMS不良数据干扰的问题,该文将随机矩阵理论应用于WAMS量测数据的信息提取上,分别提出了基于平均谱半径(mean spectral radius,MSR)指标的故障时刻确定方法和基于相量测量单元(phasor measurement units,PMU)数据相关性分析的故障区域定位方法,通过PMU数据的随机矩阵模型的建立和平均谱半径指标及PMU数据相关性的计算,实现了基于MSR指标的故障时刻确定和基于PMU数据相关性分析的故障区域定位,且对不良数据具有非常好的鲁棒性。分别以10机39节点算例和某实际区域电力系统为例,仿真验证了所提方法的有效性和准确性。
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