智能电网技术正在飞速发展,电网的规模也在日益地增大,电网结构也随之变得更加复杂化。电网中越来越容易出现大扰动的干扰,而且大扰动对电网安全运行的影响也日益突出,对电网安全的破坏也在变大。比如当电网中出现短路等大扰动时,如果不及时的判断出扰动的类型从而及时地处理扰动,扰动发生地周围大面积的区域就会受到影响,严重者甚至会出现大面积地停电事故。所以,为了可以快速地了解电网大扰动的发生情况,并采取相应的手段和措施去消除或抑制大扰动对电网造成的影响,研究适用于在线识别的电网大扰动识别方法对于电网的安全可靠运行有着重要的意义。电网大扰动识别是指利用大扰动发生前后电网电气量的变化特征来判别电网扰动类型。一般包括扰动特征提取和扰动分类两个阶段。为此,本文采用了基于多源信息融合理论的专家系统特征提取方法和基于决策树的大扰动分类器作为识别电网大扰动的识别方法。本文先在理论的角度上分析了电网中常见的几种大扰动的扰动机理,获得各类大扰动的扰动特征。同时,利用PSASP软件对3机9节点系统扰动仿真,并对仿真数据进行分析处理,确定正序电压的幅值和相角、零序电压、负序电压为识别电网大扰动的扰动特征值。基于多源信息融合理论,采用一种专家系统扰动特征值提取方法,通过专家系统对可以表征电网大扰动的几个指标进行分层权重处理并确定每个指标的单项权重之间的关系,最后快速的从PMU以及SCADA测量到的大量数据中提取出所需要的扰动判据。结合扰动特征变化趋势,生成一种决策树扰动分类器,根据决策树的分类功能对电网大扰动进行扰动识别。最后,提出扰动识别方法的基本流程和扰动识别程序,完成扰动的自动识别。本文利用MATLAB软件,将3机9节点系统扰动算例作为扰动初始数据,验证所提出的识别方法的有效性,最后将其应用于某油田电网的某变区中。