%0 Journal Article
%T 次同步振荡在线监测的同步提取变换和朴素贝叶斯方法
%A 崔浩瀚
%A 荣子超
%A 赵妍
%J 电力系统自动化
%D 2019
%X 目前基于相量测量单元(PMU)实现次同步振荡在线辨识和告警存在的问题有:参数辨识一般只辨识频率、幅值,不辨识衰减因子;告警阈值的确定需要人为经验,导致告警判据的快速性和可靠性难以保证。针对上述问题,提出将同步提取变换(SET)和机器学习方法——朴素贝叶斯(NB)方法相结合的次同步振荡在线监测方法。SET可以快速、准确地辨识出次同步振荡的模态参数,而NB方法可以自动实现次同步振荡在线预警。首先,通过SET对已有的历史次同步振荡数据进行辨识,将辨识得到的频率和衰减因子交由NB方法学习,并生成NB分类器。然后,当有新的PMU上传的振荡信号数据时,先采用SET辨识出振荡的频率和衰减因子,再将这些参数交由NB分类器来判断是否发生次同步振荡,并准确预警,从而实现对次同步振荡的在线监测。通过IEEE第二标准模型验证了所提方法的有效性
%K 次同步振荡
%K 在线监测
%K 机器学习
%K 同步提取变换
%K 朴素贝叶斯
%K subsynchronous oscillation (SSO)
%K on-line monitoring
%K machine learning
%K synchroextracting transform
%K naive Bayes
%U http://www.aeps-info.com/aeps/article/abstract/20180408003?st=article_issue