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汪颖,王欢,王昕.一种基于改进灰色关联分析的电压暂降源识别方法[J].电测与仪表,2020,57(15):1-7.
wangying,wanghuan,wangxin.A voltage sag source identification method based on improved grey relational analysis[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2020,57(15):1-7.
一种基于改进灰色关联分析的电压暂降源识别方法
A voltage sag source identification method based on improved grey relational analysis
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2020.15.001
中文关键词:  电压暂降  暂降分段法  灰色关联分析  熵权法  特征提取  暂降源识别
英文关键词:voltage sag, voltage sag segmentation method, grey relational analysis, entropy weight method, feature extraction, sag source identification
基金项目:
        
作者中文名作者英文名单位
汪颖wangying四川大学
王欢wanghuan四川大学
王昕wangxin深圳市中电电力技术股份有限公司
摘要点击次数: 1748
中文摘要:
      为准确识别电网中各类暂降源,文中提出了一种基于改进灰色关联分析的电压暂降源识别方法。首先分析其产生机理,并利用暂降分段法,分析电网中各类暂降源的波形特点;其次针对传统灰色关联分析模型的不足,利用熵权法进行改进;提取电压暂降波形的时域特征,形成六类暂降源对应的标准参考序列和待识别暂降源对应的比较序列,利用改进的灰色关联分析模型计算参考序列和比较序列的关联度,实现暂降源的准确识别。最后,通过PSCAD/EMTDC仿真和实测数据对所提方法进行验证,并与其他方法对比,证明了所提方法能在样本较少的情况下准确识别各类暂降源,且能确定短路引起暂降的故障类型。具有较大的工程应用前景。
英文摘要:
      In order to accurately identify all kinds of sag sources in power grid, a method based on improved grey correlation analysis is presented for identification of voltage sags source. Firstly, the generation mechanism of different voltage sag is analyzed, and the waveform characteristics of various sag sources in power grid are analyzed by using the sag segmentation method. Secondly, considering the shortcomings of the traditional grey correlation analysis model, the entropy weight method is used to improve it. Then, extract the time domain characteristics of voltage sag waveform to form the standard reference sequence of six types of sag sources and the comparison sequence corresponding to the sag sources to be identified. The improved grey correlation analysis model is used to calculate the correlation degree between the reference sequence and comparison sequence to achieve accurate identification of sag sources. Finally, the proposed method is validated by PSCAD/EMTDC simulation data and measured data. And compared with other existing methods, the proposed method can not only accurately identify all kinds of sag source with fewer samples, but can also determine the specific fault types while sags are caused by short circuit faults. It has great engineering application prospects.
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