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基于PCA和XGBoost的智能配电网D-PMU实时扰动预测技术

熊瑶  
【摘要】:随着我国电网规模的逐渐扩大,电网中数据的结构变得越来越复杂。虽然给电网带来了显著的优势,但是也给电网带来了一些风险。电网中一些局部故障,例如短路、切机等,如果处理不及时,就会演变成电网中更大的事故。所以准确并及时对存在的扰动进行在线预测分类是非常重要的。随着计算机技术在我国智能配电网中的应用与发展,针对配电网的特点,性价比高且适合故障定位的分布式相量测量装置D-PMU设备在国内得到较为广泛的使用。新增了大量具有高频数据流的D-PMU设备,使得配电网系统中的量测数据量爆炸式增长。大数据处理技术的要求也越来越高,因此需要对当前的数据处理技术进行优化创新,以提升数据的时效性。根据以上背景和国家重点研发计划项目《配电网广域测量控制技术研究与应用》的要求,需要实现对海量的D-PMU流数据高效解析,以及对可能存在的扰动精确分类预测。本文主要工作包括:(1)基于Spark分布式计算引擎的流计算框架Spark Streaming,实现对多Socket的D-PMU流数据前置解析压缩,可以提高解析效率,降低时延,并基于分布式架构以实现高效安全的容灾、数据存储以及备份。(2)基于D-PMU流数据的多维特征,提出一种基于PCA(主成分分析)算法的D-PMU时间序列特征提取方法,有效去掉D-PMU时间序列的大量冗余特征,降低分类算法计算开销。(3)基于电网可能存在扰动或者设备存在故障的情况,基于XGBoost算法,提出了对电网当前可能存在的扰动进行预测以及分类的方法,能准确及时预测DPMU子站系统当前状态,为设备和线路检修合理时间的确定提供了依据。仿真测试实验结果表明,本文提出的基于Spark的前置解析压缩方法将延迟降低到200ms左右,提高了数据解析效率;提出的基于PCA算法的特征提取方法,有效降低了分类算法的计算开销;提出的基于XGBoost算法对电网扰动分类的方法,分类准确率高达97.23%且有效降低了扰动分类时间,能够实现高效实时扰动分类。


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