專(zhuān)利名稱：一種電網(wǎng)報(bào)警篩選過(guò)濾方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及電網(wǎng)調(diào)度與故障分析領(lǐng)域，尤其涉及一種電網(wǎng)報(bào)警篩選過(guò)濾方法。
背景技術(shù)：
EMS系統(tǒng)的報(bào)警主要包括(1) PT、 CT檢測(cè)到的狀態(tài)變化，如開(kāi)關(guān)變位、 變壓器油溫過(guò)高；(2)測(cè)量值的越限報(bào)警，如輸電線過(guò)載、母線的電壓跌落以 及過(guò)電壓；(3)與子站通信中斷的報(bào)警；(4) EMS系統(tǒng)硬件或者軟件故障報(bào) 警。隨著電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大，電網(wǎng)能測(cè)、能觀的變量大幅度增加。各變量由于測(cè) 量點(diǎn)的不同，同一事件將產(chǎn)生多個(gè)不同的報(bào)警。例如，輸電線的斷裂，將使鄰 近的線路產(chǎn)生電壓跌落和線路過(guò)載。此時(shí)的報(bào)警信息不止是斷裂輸電線的開(kāi)關(guān)、 刀閘動(dòng)作，還包括鄰近線路測(cè)量變量的越限報(bào)警。加拿大Hydro Quebec電網(wǎng)調(diào) 度中心的研究顯示
1、 當(dāng)其調(diào)度區(qū)域內(nèi)一臺(tái)變壓器故障時(shí)，2s中內(nèi)將產(chǎn)生150條各類(lèi)報(bào)警；
2、 當(dāng)變電站故障時(shí)，大約產(chǎn)生2000條各類(lèi)報(bào)警，其中前5s產(chǎn)生了 300條 報(bào)警；
3、 當(dāng)雷暴天氣時(shí)，每秒產(chǎn)生20條報(bào)警；
4、 當(dāng)系統(tǒng)解裂時(shí)，前5s各控制中心收到的報(bào)警信息多達(dá)15000條。 面對(duì)巨大的信息量，即使訓(xùn)練有素的調(diào)度人員也很難在短時(shí)間內(nèi)及時(shí)做出
有效判斷，調(diào)度人員承受著巨大壓力。研究表明，適度的壓力是有益的，但壓
力過(guò)大，將導(dǎo)致運(yùn)行人員判斷力的急劇下降。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種電網(wǎng)報(bào)警篩選過(guò)濾方法。 本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是 一種電網(wǎng)報(bào)警篩選過(guò)濾方法，包括以下步驟-
1、 通過(guò)信息論確定樣本的數(shù)目范圍10-106。
2、 選取訓(xùn)練樣本對(duì)序貫最小化方法(SMO)方法進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)己有的知識(shí)、 經(jīng)驗(yàn)、仿真結(jié)果生成規(guī)則；
選取訓(xùn)練樣本集丁 = {(^;0，(^;;2)"."(^>;,)}，其中x,ei "， y,e{+l，-l}， /為 樣本的個(gè)數(shù)，尋找X上的判別函數(shù)f(x):義—:r，以便能通過(guò)f(;c)判別x對(duì)應(yīng)的y 值。取判別函數(shù)為f(jc) = Sgn(J>, ，(x,序貫最小化方法(SMO)的核 函數(shù)為K(;c,,x》=exp(-||jc,-;c」|2/2c72)，其中l(wèi)/2o"2=0.4。3、 選擇節(jié)點(diǎn)的電壓向量構(gòu)造觀測(cè)器；v = (Vy，《)，_/e"，其中"為節(jié)點(diǎn)數(shù)，Vj
為第y節(jié)點(diǎn)的電壓值，《為第y節(jié)點(diǎn)的電壓相角；該系統(tǒng)可能發(fā)生的故障類(lèi)型記 為y二^，乃，…,:^。
4、 當(dāng)發(fā)生故障^時(shí)，節(jié)點(diǎn)/的電壓向量為Ov《)，得到全系統(tǒng)的電壓向 量:",(Vp《，V2,《，…,^《)^R2"根據(jù)判別函數(shù)f(;c)-sgn(2:，^(;c,")-6。)得到電 壓向量與故障類(lèi)型之間的映射關(guān)系,即/(V^) = ((Vl,《,V2;2,...,v ，《),,W。
5、 按照警報(bào)的嚴(yán)重等級(jí)對(duì)其進(jìn)行初步的篩選，留下有用的警報(bào)；其次按照警報(bào) 的時(shí)間和拓?fù)涮匦詫?duì)警報(bào)進(jìn)行故障事件組合，獲取故障發(fā)生的時(shí)間和節(jié)點(diǎn)電壓 ，KM，M，^i，.，^A)。"是電壓幅值，v為電壓相角。
6、 根據(jù)規(guī)則庫(kù)，通過(guò)對(duì)故障時(shí)的節(jié)點(diǎn)電壓比較來(lái)判斷故障類(lèi)型，生成警報(bào)提示 給調(diào)度員。
本發(fā)明的有益效果是將現(xiàn)有的數(shù)據(jù)采集設(shè)備、成熟的技術(shù)與前沿的理論 知識(shí)相結(jié)合。提出基于序貫最小化和信息論協(xié)同的電網(wǎng)報(bào)警篩選過(guò)濾方法。該 方法根據(jù)穩(wěn)定域邊界理論設(shè)計(jì)了電網(wǎng)報(bào)警篩選過(guò)濾的觀測(cè)器，用信息論的方法 探討了電力系統(tǒng)大規(guī)模故障情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本的生成問(wèn)題，并給出了 訓(xùn)練樣本的數(shù)目范圍。針對(duì)電力系統(tǒng)支持向量的數(shù)目本身較多，由于SMO針對(duì) 二元分類(lèi)問(wèn)題效果較好，固采用固定樣本集的SMO方法提高運(yùn)算速度，通過(guò)求 解小規(guī)模(原決策變量的一個(gè)合適子集)的凸二次規(guī)劃問(wèn)題，獲得原問(wèn)題的解。
具體實(shí)施例方式
下面根據(jù)附圖
詳細(xì)描述本發(fā)明，本發(fā)明的目的和效果將變得更加明顯。
1、 通過(guò)信息論確定樣本的數(shù)目范圍10-106。
2、 選取訓(xùn)練樣本對(duì)序貫最小化方法(SMO)方法進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)已有的知識(shí)、 經(jīng)驗(yàn)、仿真結(jié)果生成規(guī)則；
選取訓(xùn)練樣本集T—(x^)，(X2，h)，…,(x,，乃)j，其中;c,e/T， y,e{+l，-1}， /為 樣本的個(gè)數(shù)，尋找X上的判別函數(shù)fW:iT —y，以便能通過(guò)f(x)判別x對(duì)應(yīng)的y 值。取判別函數(shù)為f(x) = Sgn(J>,cr,^(V;c)-6。)，序貫最小化方法(SMO)的核 函數(shù)為《(jc,，jc》=exp(-;c』72cr2)，其中l(wèi)/2o"2=0.4。
3、 選擇節(jié)點(diǎn)的電壓向量構(gòu)造觀測(cè)器；v = (V"《.)je"，其中"為節(jié)點(diǎn)數(shù)，" 為第_/節(jié)點(diǎn)的電壓值，《為第y節(jié)點(diǎn)的電壓相角；該系統(tǒng)可能發(fā)生的故障類(lèi)型記 為Y二^，h，.'"J^。
4、 當(dāng)發(fā)生故障乂時(shí)，節(jié)點(diǎn)y的電壓向量為 ，《)，得到全系統(tǒng)的電壓向 量:M, =(Vl,《,V2"2，...，v ,。, ￡股2"根據(jù)判別函數(shù)f (x) = SgnQ>,c^:(Vx)-6。)得到電
壓向量與故障類(lèi)型之間的映射關(guān)系，即/0^) = ((Vl，《，v2;2,...，V ，6U,>0。
45、 按照警報(bào)的嚴(yán)重等級(jí)對(duì)其進(jìn)行初步的篩選，留下有用的警報(bào)；其次按照警報(bào) 的時(shí)間和拓?fù)涮匦詫?duì)警報(bào)進(jìn)行故障事件組合，獲取故障發(fā)生的時(shí)間和節(jié)點(diǎn)電壓 P=(M，Vyi，...,％，v")。"是電壓幅值，v為電壓相角。
6、 根據(jù)規(guī)則庫(kù)，通過(guò)對(duì)故障時(shí)的節(jié)點(diǎn)電壓比較來(lái)判斷故障類(lèi)型，生成警報(bào)提示 給調(diào)度員。
本發(fā)明提供了一種電網(wǎng)報(bào)警篩選過(guò)濾方法，將現(xiàn)有的數(shù)據(jù)采集設(shè)備、成熟 的技術(shù)與前沿的理論知識(shí)相結(jié)合。提出基于序貫最小化和信息論協(xié)同的電網(wǎng)報(bào) 警篩選過(guò)濾方法。該方法根據(jù)穩(wěn)定域邊界理論設(shè)計(jì)了電網(wǎng)報(bào)警篩選過(guò)濾的觀測(cè) 器，用信息論的方法探討了電力系統(tǒng)大規(guī)模故障情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本的 生成問(wèn)題，并給出了訓(xùn)練樣本的數(shù)目范圍。針對(duì)電力系統(tǒng)支持向量的數(shù)目本身 較多，由于SMO針對(duì)二元分類(lèi)問(wèn)題效果較好，固采用固定樣本集的SMO方法 提高運(yùn)算速度，通過(guò)求解小規(guī)模(原決策變量的一個(gè)合適子集)的凸二次規(guī)劃 問(wèn)題，獲得原問(wèn)題的解。
權(quán)利要求
1、一種電網(wǎng)報(bào)警篩選過(guò)濾方法，其特征在于，包括以下步驟(1)通過(guò)信息論確定樣本的數(shù)目范圍10-106。(2)選取訓(xùn)練樣本對(duì)序貫最小化方法進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)已有的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)、仿真結(jié)果生成規(guī)則；具體為選取訓(xùn)練樣本集T＝{(x1，y1)，(x2，y2)，...，(x1，y1)}，其中xi∈Rn，yi∈{+1，-1}，l為樣本的個(gè)數(shù)，尋找X上的判別函數(shù)f(x)X→Y，以便能通過(guò)f(x)判別x對(duì)應(yīng)的y值。取判別函數(shù)為<maths id="math0001" num="0001" ><math><![CDATA[ <mrow><mi>f</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mi>sgn</mi><mrow> <mo>(</mo> <munder><mi>Σ</mi><mi>i</mi> </munder> <msub><mi>y</mi><mi>i</mi> </msub> <msubsup><mi>α</mi><mi>i</mi><mn>0</mn> </msubsup> <mi>K</mi> <mrow><mo>(</mo><msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi></msub><mo>·</mo><mi>x</mi><mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msub><mi>b</mi><mn>0</mn> </msub> <mo>)</mo></mrow><mo>,</mo> </mrow>]]></math> id="icf0001" file="A2009101525260002C1.tif" wi="54" he="5" top= "65" left = "98" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths>序貫最小化方法(SMO)的核函數(shù)為K(xi，xj)＝exp(-||xi-xj||2i/2σ2)，其中1/2σ2＝0.4。(3)選擇節(jié)點(diǎn)的電壓向量構(gòu)造觀測(cè)器；v＝(vj，θj)，j∈n，其中n為節(jié)點(diǎn)數(shù)，vj為第j節(jié)點(diǎn)的電壓值，θj為第j節(jié)點(diǎn)的電壓相角；該系統(tǒng)可能發(fā)生的故障類(lèi)型記為y＝y(tǒng)1，y2，...，ym。(4)當(dāng)發(fā)生故障yi時(shí)，節(jié)點(diǎn)j的電壓向量為(vij，θij)，得到全系統(tǒng)的電壓向量 id="icf0002" file="A2009101525260002C2.tif" wi="55" he="5" top= "108" left = "30" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/>根據(jù)判別函數(shù)<maths id="math0002" num="0002" ><math><![CDATA[ <mrow><mi>f</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mi>sgn</mi><mrow> <mo>(</mo> <munder><mi>Σ</mi><mi>i</mi> </munder> <msub><mi>y</mi><mi>i</mi> </msub> <msubsup><mi>α</mi><mi>i</mi><mn>0</mn> </msubsup> <mi>K</mi> <mrow><mo>(</mo><msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi></msub><mo>·</mo><mi>x</mi><mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msub><mi>b</mi><mn>0</mn> </msub> <mo>)</mo></mrow> </mrow>]]></math> id="icf0003" file="A2009101525260002C3.tif" wi="51" he="7" top= "109" left = "116" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths>得到電壓向量與故障類(lèi)型之間的映射關(guān)系，即f(v，θ)＝((v1，θ1，v2，θ2，...，vn，θn)i，yi)。(5)按照警報(bào)的嚴(yán)重等級(jí)對(duì)其進(jìn)行初步的篩選，留下有用的警報(bào)；其次按照警報(bào)的時(shí)間和拓?fù)涮匦詫?duì)警報(bào)進(jìn)行故障事件組合，獲取故障發(fā)生的時(shí)間和節(jié)點(diǎn)電壓V＝(u1，v1，u2，v2，...，un，vn)。u是電壓幅值，v為電壓相角。(6)根據(jù)規(guī)則庫(kù)，通過(guò)對(duì)故障時(shí)的節(jié)點(diǎn)電壓比較來(lái)判斷故障類(lèi)型，生成警報(bào)提示給調(diào)度員。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種電網(wǎng)報(bào)警篩選過(guò)濾方法，該方法選擇節(jié)點(diǎn)的電壓向量構(gòu)造觀測(cè)器；選取樣本對(duì)序貫最小化方法進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)已有的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)、仿真結(jié)果生成規(guī)則；以采集到的節(jié)點(diǎn)電壓作為輸入，根據(jù)生成的規(guī)則對(duì)報(bào)警信息進(jìn)行篩選、過(guò)濾得到報(bào)警結(jié)果。
文檔編號(hào)H02J3/00GK101651344SQ20091015252
公開(kāi)日2010年2月17日 申請(qǐng)日期2009年9月17日 優(yōu)先權(quán)日2009年9月17日
發(fā)明者彭明偉, 朱少華, 王曉嬌, 郭創(chuàng)新, 馬韜韜 申請(qǐng)人:浙江大學(xué)