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新息图法状态估计与模式识别技术的结合应用研究

程文玉  
【摘要】:通过电力系统状态估计可以获得较为可靠的系统实际运行状态,一定程度上满足电力系统信息化和自动化水平的要求。然而现有的状态估计方法仍有一些不足之处,本文就将把在状态估计中取得广泛应用的新息图法状态估计和模式识别技术结合起来,以提升两类方法对电力系统不正常事件的辨识能力。 本文一共提出了3种模式识别方法和新息图法状态估计的结合辨识方法。利用新息图法状态估计程序制造充足的包含不同类型不正常事件的支路样本集以及丰富的新息判别特征,并采用决策树分类、迭代自组织分析(ISODATA)聚类、模糊聚类等方法进行结合辨识。 对于新息图法与决策树分类的结合辨识法,以基尼(GINI)不纯度为分支依据生成新息二叉树,并从中提取出新息判别规则。利用这些规则可以对不正常事件进行直观有效的辨识,并能提供合理可靠的新息门限值。 对于新息图法与ISODATA聚类和模糊聚类的结合辨识法,仅依据新息判别特征对待辨识的支路样本集使用相似性的判别准则,即可将相似度接近的同类型的不正常事件支路样本聚为一类,并从中得到可疑支路的聚类,且方法只需要很少的先验知识。其中新息图-ISODATA聚类结合辨识法以类内误差平方和函数为依据,通过不断的合并及分裂操作得到可疑支路聚类结果。新息图-模糊聚类结合辨识法通过新息模糊等价关系及其截集矩阵检测出可疑支路,并进一步由新息模糊关系元素和新息判别特征识别支路不正常事件具体类型。 将3种结合辨识法应用于拓扑错误、参数错误和坏数据的检测与辨识中,结合算例在多相关不正常事件相互交叠的恶劣条件下分别检验结合辨识法的辨识能力。本文研究的这些方法在某种程度上解决了新息图法状态估计的门限值选取问题。另外通过新息图法提供的丰富新息判别特征在一定程度上解决了现有的模式识别相关方法不能够同时处理有拓扑错误发生时坏数据的识别问题。 经标准系统应用验证,本文提出的方法可有效提升新息图法状态估计与模式识别技术对于电力系统不正常事件的辨识能力。 本课题得到了国家自然科学基金(项目编号:50977017)和国家电网科技项目“新息图参数辨识和状态估计的拓展及应用研究”的资助。


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