多参数数据融合在电网早期预警系统中的应用

"该文提出了一种基于多参数数据融合的电网早期预警系统设计，旨在提高电网故障诊断的精确性，确保电网稳定安全运行。通过引入电气量作为故障诊断的关键特征，利用D-S证据理论进行多参数信息融合，解决了由于断路器和保护设备误动、拒动导致的故障诊断准确性问题。文章通过IEEE39节点系统和实际南方电网故障案例进行仿真，验证了电气量在故障特征参数提取中的有效性，并证明了该方法能显著提升故障诊断的精度。" 本文主要讨论了在当前电网规模不断扩大和复杂性日益增加的背景下，如何提高故障预警的准确性和及时性。传统的电网故障分析面临大量无用信息干扰、通信信道问题以及保护设备误动等因素的影响，导致故障诊断的难度增大。为解决这些问题，作者提出了一个创新的预警系统，该系统依赖于多参数数据融合技术。 首先，文章介绍了电气量作为关键特征参量在电网故障早期预警中的应用。这些特征参量包括能量故障度、频率故障度和幅值故障度等，它们可以从电网运行数据中提取，用于识别和评估潜在的故障状态。 接着，文章详细阐述了分析系统的总体架构，其中D-S证据理论是实现多参数数据融合的核心。D-S证据理论是一种处理不确定性信息的有效工具，它能够集成不同来源的数据，减少信息冲突，提高决策的可靠性。通过这种融合方法，可以整合各种电气量参数，以更全面地理解电网的健康状况。 为了验证提出的预警系统的有效性，作者使用了两个实例进行仿真实验：一个是标准的IEEE39节点系统，另一个是南方电网的真实故障案例。仿真实验结果表明，通过电气量的引入和多参数数据融合，系统能有效地解决断路器和保护设备误动、拒动带来的问题，显著提高了故障诊断的精确度。 该研究提出的方法对于提升电网故障预警的效率和准确性具有重要意义，对于现代化电网的稳定运行提供了有力的技术支持。此外，该工作还为后续的电网故障诊断和预警系统的设计提供了理论基础和实践参考。