[发明专利]一种基于压缩PMU数据和局部离群因子的电力系统事件感知方法有效
| 申请号： | 201910280862.7 | 申请日： | 2019-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN110119493B | 公开（公告）日： | 2023-03-10 |
| 发明（设计）人： | 林振智;刘晟源;杨莉;文福拴;唐亮;孙辰军;王卓然 | 申请（专利权）人： | 浙江大学;国网河北省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/16 | 分类号： | G06F17/16 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 万尾甜;韩介梅 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于压缩PMU数据和局部离群因子的电力系统事件监测方法，其包括步骤：提出改进的自下而上(BU)压缩算法，以减少变电站中PMU数据的规模，从而减轻通信系统的负担。用适合于度量不等间隔数据间隔的面积距离函数与主成分分析(PCA)搜索任何两个节点之间的相似性定义局部异常因子(LOF)并利用相应的理论来监测电力系统中的异常事件，事件的大致区域可以由每个节点的LOF值确定。其可以应用于在线监测并增强电力系统运行人员的态势感知能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 压缩 pmu 数据 局部 离群 因子 电力系统 事件 感知 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于压缩PMU数据和局部离群因子的电力系统事件感知方法，其特征在于，包括如下步骤：1)采用改进的自下而上(Bottom‑Up,BU)压缩算法对PMU数据进行压缩与重构，以减少变电站中PMU数据的规模，从而减轻通信系统的负担；2)用适合于度量不等间隔数据间隔的面积距离函数与主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)搜索任意两个节点之间的相似性；3)基于局部异常因子(Local Outlier Factor,LOF)来监测电力系统中的异常事件。
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