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一种电力系统扰动分类方法: 本发明提供了一种电力系统扰动分类方法，基于堆叠去噪自编码器的特征提取方法能够捕获扰动数据中对丢失数据鲁棒的特征表达，在此基础上，利用随机森林分类器，实现对电力系统扰动的识别。该方法能够快速、准确地对PMU扰动数据进行分类...; 刘有志蒋雨辰张扬李子康刘灏毕天姝

考虑PMU数据质量问题的电力系统扰动检测方法被引量：1: 2024年; 快速准确的电力系统扰动检测能够为后续扰动分析提供有效的指导信息,而广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)的广泛应用为扰动检测提供了有力的数据基础。基于PMU量测数据,该文提出一种考虑PMU不良数据的扰动事件检测方法。首先分析PMU异常数据行为特性,揭示扰动事件与不良数据的差异性特征。进一步,提出一种基于差分Teager-Kaiser能量算子与3Sigma准则相结合的PMU异常数据初筛方法,避免了低强度扰动漏检和扰动的重复检测问题。接着,利用动态时间规整和最大互信息系数分别计算不同PMU间的时空相似性,以及同一台PMU内不同量测间的相关性,并以此作为表征扰动事件和不良数据差异的特征。最后,通过局部离群概率算法对得到的综合度量指标进行分析,可实现在含有不良数据场景下的扰动事件准确检测。基于IEEE39系统,实际电网模型以及PMU实测数据,验证所提方法具有较好准确性、实时性以及泛化能力。; 李子康刘灏毕天姝杨奇逊; 关键词：同步相量测量扰动检测不良数据

基于配电网PMU的无监督电力系统扰动特征提取与分类: 2024年; 为应对大量分布式新能源接入给电网运行控制带来的挑战,同步相量测量技术被引入配电网。然而,配电网PMU数据量巨大且缺乏标签信息,如何合理利用海量无标签数据识别扰动为电网运行控制提供数据支撑是亟需解决的问题。针对该问题,该文提出一种长短时序生成对抗网络无监督特征提取框架(long-short-term time generative adversarial network,LST-TimeGAN)。该方法在传统时序对抗生成网络(time-series generative adversarial networks,TimeGAN)架构上,提出一种基于最小二乘决策损失函数的改进框架,使所提取特征能够反应数据异常程度并为分类提供可靠依据。同时,提出一种基于注意力机制的特征提取单元,提高了空间特征提取效率;进一步,建立长短时三窗并行框架,以对不同时间尺度的扰动特征具备敏感性;最后,以一种预分类、再识别的分类策略完成扰动识别。仿真和现场数据验证表明,该方法可实现无标签、少标签情形下的准确扰动识别;且该方法提取的特征不但能对输电网扰动进行识别,还能对本地电能质量扰动进行识别。; 陈徵粼刘灏毕天姝; 关键词：同步相量测量扰动识别特征提取

计及电力系统扰动的频率最低点的概率估计方法及系统: 计及电力系统扰动的频率最低点的概率估计方法及系统，获取并根据功率扰动量以及系统总惯量，基于系统内机组频率响应出力模型，建立频率最低点的偏差量模型；提取功率扰动量的概率特征；利用功率扰动量的概率特征，基于频率最低点的偏差量...; 王超曾辉于瀚林王祥旭李卫东张强李欣蔚张庭齐刘宛菘李平王明凯张晓珩贾祺程基峰张潇桐胡姝博孙广宇谢冰牛明刘凯张家源

一种电力系统扰动源定位设备: 本发明公开了一种电力系统扰动源定位设备，包括底座，所述底座一侧对称滑动连接有支撑框，一个所述支撑框顶部一侧固定连接有第一电机，所述第一电机的输出端固定连接有第一螺纹杆，所述第一螺纹杆外侧螺纹连接有第一移动块，所述第一移动...; 张浩义牛胜锁

一种用于判别电力系统扰动类别的方法及系统: 本发明公开了一种用于判别电力系统扰动类别的方法及系统，属于电力系统技术领域。本发明方法，包括：计算得到所述电力系统扰动后开始时刻的频率变化率和所述电力系统扰动后的临界频率变化率；计算得到所述电力系统扰动后功率恢复时刻的频...; 董昱贺静波赵兵王宝财何飞吴萍安宁王坤黄东敏樊明鉴程奕陈锦辉

电力系统扰动信号重构方法、预处理方法、终端及系统: 本发明公开了一种电力系统扰动信号重构方法、预处理方法、终端及系统，属于电力系统数据压缩与重构领域，包括：在信号接收端，根据压缩感知理论确定稀疏变换基和测量矩阵，并相乘得到感知矩阵A；接收到经过前置滤波处理和压缩处理的电力...; 李鹏陈卫习伟曹文君姚浩

一种基于同步相量测量的无监督电力系统扰动识别方法: 本发明公开了一种基于同步相量测量的无监督电力系统扰动识别方法，首先获取待处理电力系统的同步相量测量数据，包括频率、电压幅值和电压相角，并对频率、电压幅值和电压相角进行归一化处理，作为后续模型的输入；构建长短时时间序列生成...; 毕天姝陈徵粼刘灏

一种电力系统扰动后各发电机动态频率响应预测方法: 本发明公开了一种电力系统扰动后各发电机动态频率响应预测方法，具体为：利用电力系统历史运行数据或扰动仿真数据，构建样本数据；将样本集随机划分为训练集和验证集，进行训练与测试，得到基于长短期记忆网络的电力系统扰动后各发电机动...; 王晓茹孙谢力陈龙宇

一种基于XGBoost算法的电力系统扰动后频率特征预测方法: 本发明提出了一种基于XGBoost算法的电力系统扰动后频率特征预测方法，针对可再生能源的大规模接入以及电网异步互联新格局，一旦出现大功率不平衡问题，容易导致全网的频率大幅度波动，电力系统的频率失稳风险剧增的问题。以及，现...; 刘晔陈行云徐双凤史卓卿

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