一种基于PMU和SCADA单节点互校核的前端数据辨识框架

摘要：

随着电网自动化技术的发展,数据中心可获取海量多源多时空数据,在此基础上进行多源量测值互校核有利于实现后续大数据高级应用.针对单节点同时存在PMU与SCADA量测值的情况,提出一种前端不良数据辨识框架.为克服量测值负样本较少的问题,采用基于粒子群优化的改进一分类支持向量机辨识方法,根据两源量测差值识别异常点.对接近向量机边界可能被误判的值利用间隙统计法进行修正,确定不良数据.然后检验其所在时间点的PMU量测值,最终确定不良数据位置.基于某省实际电网数据对PMU与SCADA互校核辨识框架进行了验证与分析.计算结果表明所提方法能够有效地辨识出两数据源的前端不良数据,计算量小、耗时较短,比仅利用单源数据进行校核的结果更加可靠.

关键词：前端数据辨识、数据采集与监视控制系统、同步相量测量单元、改进一分类支持向量机、间隙统计算法

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资助基金：国家重点研发计划项目资助2017YFB0902900

在线出版日期：2020-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

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