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李欣桐,俞小勇,阳国燕,秦丽文,欧世锋.基于微型PMU数据挖掘的智能配电网态势感知方法研究[J].电测与仪表,2024,61(7):34-40.
li xin tong,Yu-xiaoyong,Yang-guoyan,Qin-liwen,Ou-shifeng.Smart Distribution Network Situation Awareness Method Based on Micro PMU Data Mining[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2024,61(7):34-40.
基于微型PMU数据挖掘的智能配电网态势感知方法研究
Smart Distribution Network Situation Awareness Method Based on Micro PMU Data Mining
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2024.07.006
中文关键词:  微型PMU  机器学习  智能配电网  态势感知  电力大数据
英文关键词:Micro PMU  machine learning  intelligent distribution network  situation awareness  big data
基金项目:南网公司科技项目 GXKJXM20190607
              
作者中文名作者英文名单位
李欣桐li xin tong广西电网有限责任公司电力科学研究院
俞小勇Yu-xiaoyong广西电网有限责任公司电力科学研究院
阳国燕Yang-guoyan广西电网有限责任公司桂林供电局
秦丽文Qin-liwen广西电网有限责任公司电力科学研究院
欧世锋Ou-shifeng广西电网有限责任公司电力科学研究院
摘要点击次数: 422
中文摘要:
      智能配电网态势感知是配电系统可靠、经济和安全运行的重要基础,其数据的规模和类型正在快速增长,呈现出典型的电力大数据特征。针对智能配电网微型PMU系统采集和处理的数据呈海量增长的趋势,文章介绍了一种基于微型PMU数据挖掘的智能配电网态势感知方法,快速准确地判断出系统安全状态。该方法首先通过移动和动态时间窗口对采集数据进一步挖掘各类事件的典型特征量,然后根据区域选择和事件类型进行分层标记,降低机器学习算法的运算维度,提高计算效率。随后文章设计了三类型分类器并通过与其他两类分类器进行比较。通过算例测试数据得出所提分类器各项性能指标优异,可见该分类器对于智能配电网态势感知体系建立具有重要的参考价值。
英文摘要:
      Intelligent distribution network situation awareness is an important foundation for the reliable, economic and safe operation of the distribution system. The scale and type of its data are growing rapidly, showing typical power big data characteristics. The method firstly uses moving and dynamic time windows to further mine the typical characteristics of various events, and then performs hierarchical labeling according to region selection and event types, reducing the computational dimension of machine learning algorithms and improving computational efficiency. Then this paper designs three types of classifiers and compares them with the other two types of classifiers. Through the test data of the example, it is concluded that the performance indicators of the proposed classifier are excellent.
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