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一种基于PMU和SCADA单节点互校核的前端数据辨识框架
被引量：
14
1
作者
刘雯静
杨军
+3 位作者
袁文
唐云红
谭本东
徐箭
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2020年第8期1-9,共9页
随着电网自动化技术的发展,数据中心可获取海量多源多时空数据,在此基础上进行多源量测值互校核有利于实现后续大数据高级应用。针对单节点同时存在PMU与SCADA量测值的情况,提出一种前端不良数据辨识框架。为克服量测值负样本较少的问题...
随着电网自动化技术的发展,数据中心可获取海量多源多时空数据,在此基础上进行多源量测值互校核有利于实现后续大数据高级应用。针对单节点同时存在PMU与SCADA量测值的情况,提出一种前端不良数据辨识框架。为克服量测值负样本较少的问题,采用基于粒子群优化的改进一分类支持向量机辨识方法,根据两源量测差值识别异常点。对接近向量机边界可能被误判的值利用间隙统计法进行修正,确定不良数据。然后检验其所在时间点的PMU量测值,最终确定不良数据位置。基于某省实际电网数据对PMU与SCADA互校核辨识框架进行了验证与分析。计算结果表明所提方法能够有效地辨识出两数据源的前端不良数据,计算量小、耗时较短,比仅利用单源数据进行校核的结果更加可靠。
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关键词
前端数据辨识
数据
采集与监视控制系统
同步相量测量单元
改进一分类支持向量机
间隙统计算法
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职称材料
题名
一种基于PMU和SCADA单节点互校核的前端数据辨识框架
被引量：
14
1
作者
刘雯静
杨军
袁文
唐云红
谭本东
徐箭
机构
武汉大学电气与自动化学院
国网湖南省常德供电分公司
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2020年第8期1-9,共9页
基金
国家重点研发计划项目资助(2017YFB0902900)。
文摘
随着电网自动化技术的发展,数据中心可获取海量多源多时空数据,在此基础上进行多源量测值互校核有利于实现后续大数据高级应用。针对单节点同时存在PMU与SCADA量测值的情况,提出一种前端不良数据辨识框架。为克服量测值负样本较少的问题,采用基于粒子群优化的改进一分类支持向量机辨识方法,根据两源量测差值识别异常点。对接近向量机边界可能被误判的值利用间隙统计法进行修正,确定不良数据。然后检验其所在时间点的PMU量测值,最终确定不良数据位置。基于某省实际电网数据对PMU与SCADA互校核辨识框架进行了验证与分析。计算结果表明所提方法能够有效地辨识出两数据源的前端不良数据,计算量小、耗时较短,比仅利用单源数据进行校核的结果更加可靠。
关键词
前端数据辨识
数据
采集与监视控制系统
同步相量测量单元
改进一分类支持向量机
间隙统计算法
Keywords
front-end bad data detection
supervisory control and data acquisition
phasor measurement unit
improved one-class support vector machine
gap statistical algorithm
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
TP274.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种基于PMU和SCADA单节点互校核的前端数据辨识框架
刘雯静
杨军
袁文
唐云红
谭本东
徐箭
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2020
14
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