【摘 要】
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提出了一种基于正态分布的故障时刻确定方法和基于特征向量法的故障类型识别与故障定位方法。利用各节点处PMU采集的三相电压数据构建数据源矩阵，通过分析时间窗矩阵中各列数据的正态分布曲线，实现故障时刻的确定；再利用数据源矩阵的样本协方差矩阵作为特征向量法的判断矩阵，通过分析两个最大特征值对应特征向量中的异常元素确定故障位置并识别故障类型。以IEEE39节点系统为例，验证了方法在电网发生各类故障以及复故障
【机 构】
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现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学)
【基金项目】
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国家重点研发计划智能电网技术与装备重点专项（2016Y FB0900600）； 国家电网公司科技项目（52094017000W）；
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提出了一种基于正态分布的故障时刻确定方法和基于特征向量法的故障类型识别与故障定位方法。利用各节点处PMU采集的三相电压数据构建数据源矩阵，通过分析时间窗矩阵中各列数据的正态分布曲线，实现故障时刻的确定；再利用数据源矩阵的样本协方差矩阵作为特征向量法的判断矩阵，通过分析两个最大特征值对应特征向量中的异常元素确定故障位置并识别故障类型。以IEEE39节点系统为例，验证了方法在电网发生各类故障以及复故障时均能有效实现故障时刻确定与故障识别。并且证明了方法对不良数据有较好的鲁棒性。
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