小波模糊熵GG聚类在同调机群识别中的应用

"基于小波模糊熵GG聚类的同调机群识别" 本文提出了一种新的同调机群识别方法，旨在解决特征提取不全面和计算过程复杂性的问题。该方法结合了小波模糊熵与GG聚类算法，利用广域测量系统获取的故障后系统机组功角信息进行分析。 在电力系统中，同调机群是指在运行中保持同步运行的发电机组集合。当系统受到扰动或故障时，识别这些机群对于系统的动态稳定性和故障恢复至关重要。传统的识别方法可能因为特征选取不全面或计算复杂而效率低下。 文章首先介绍了利用多尺度小波分解技术，对功角摇摆曲线进行分解，以提取出整体趋势和细节信息。小波分解能有效捕捉数据在不同时间尺度上的变化特性，对于复杂非线性的功角数据尤其适用。接着，计算各尺度小波系数的模糊熵，模糊熵作为一种信息熵的扩展，能够衡量数据的模糊性和不确定性，从而为发电机组提供更具区分性的特征向量。 随后，文章引入GG(Gath-Geva)模糊聚类算法，对计算得到的特征向量进行聚类分析。GG模糊聚类算法是一种基于模糊集理论的聚类方法，可以处理类别边界不清晰的情况，适合处理电力系统中机组同调关系的不确定性。通过这种聚类，可以将具有相似动态响应特性的机组归为同一类，形成同调机群。 在验证部分，该方法被应用于IEEE 39节点系统和一个实际电网的仿真研究中。仿真结果表明，该方法能有效根据故障后功角信息的变化更新数据库，快速准确地识别出同调机群，提高了识别效率和准确性。 关键词涉及的领域包括：同调机组的识别，广域测量系统在故障分析中的应用，小波分解在信号处理中的作用，模糊熵在特征提取中的价值，以及GG聚类算法在数据分类中的优势。 这项研究为电力系统动态稳定分析提供了一种新的、高效的工具，有助于提高电力系统的安全性和稳定性，尤其是在大规模电网中。通过结合小波分析和模糊聚类，该方法能够处理复杂的系统数据，适应电力系统不断变化的运行条件。