基于Vinnicombe距离的电力系统低频振荡预警精度研究
随着我国智能电网技术的发展,低频振荡预警已成为电力系统稳定性研究的重要问题.提出一种基于关键特征广域降维数据Vinnicombe距离的电力系统低频振荡幅值预警指标识别方法,该方法首先对PMU采集的原始大数据进行筛选与降维预处理,生成低频振荡幅值预警指标所需的初始特征量矩阵,然后通过对电力系统监控终端节点和各节点之间的区域进行编号,生成网络关联多特征向量状态检测矩阵,再结合Vinnicombe距离计算传递函数距离,判断是否发生低频振荡,并有效提高低频振荡幅值预警识别精度.最后,通过10机39节点新英格兰系统验证所提方法的正确性与有效性.
关键特征数据;低频振荡幅值预警;Vinnicombe距离;广域数据降维;预警识别精度
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TM743(输配电工程、电力网及电力系统)
清华大学电力系统;国家重点实验室基金;北京市高等教育学会项目;北京建筑大学金字塔人才培养工程项目;北京建筑大学研究生教育教学质量提升项目;北京建筑大学教育科学研究重点项目;北京建筑大学社会实践与创新创业课程项目;北京建筑大学研究生创新项目;国家级大学生创新创业训练计划项目;国家级大学生创新创业训练计划项目;国家级大学生创新创业训练计划项目;国家级大学生创新创业训练计划项目;国家级大学生创新创业训练计划项目;国家级大学生创新创业训练计划项目;国家自然科学基金
2022-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
339-347
