基于PMU和改进支持向量机算法的同调机群在线识别

摘要：

鉴于现代电力系统中发生暂态稳定问题时,为了给后续的主动解列措施提供依据,需要快速准确地辨识出系统中的同调机群,基于同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)实时采集的发电机动态轨迹信息具有高维度和非线性等特点,提出了一种在线识别同调机群的新方法:由PMU得到故障后发电机组的动态功角轨迹量测信息;对PMU量测信息进行标准化处理,生成标准化高维数据;利用留一交叉验证法确定Gauss径向基核函数参数g和惩罚系数C的最优取值,得到准确的分类器;使用此分类器对未知分类的样本进行分类,并得到最终的同调分群结果.仿真结果表明:该方法能有效克服传统方法识别准确率低和速度慢的缺点,能在线识别系统中的同调机群,且兼具识别的快速性和准确性,可满足现代电力系统暂态稳定的在线分析和实时计算等要求.

关键词：电力系统、暂态稳定、主动解列、同步相量测量单元、支持向量机、留一交叉验证法、同调机群、在线识别

所属期刊栏目：48

分类号：TM712(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：the Fundamental Research Funds for the Central Universities12MS107;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目12MS107

在线出版日期：2015-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：50-55