典型文献
基于Vinnicombe距离的电力系统低频振荡预警精度研究
文献摘要：
随着我国智能电网技术的发展,低频振荡预警已成为电力系统稳定性研究的重要问题.提出一种基于关键特征广域降维数据Vinnicombe距离的电力系统低频振荡幅值预警指标识别方法,该方法首先对PMU采集的原始大数据进行筛选与降维预处理,生成低频振荡幅值预警指标所需的初始特征量矩阵,然后通过对电力系统监控终端节点和各节点之间的区域进行编号,生成网络关联多特征向量状态检测矩阵,再结合Vinnicombe距离计算传递函数距离,判断是否发生低频振荡,并有效提高低频振荡幅值预警识别精度.最后,通过10机39节点新英格兰系统验证所提方法的正确性与有效性.
文献关键词：
关键特征数据;低频振荡幅值预警;Vinnicombe距离;广域数据降维;预警识别精度
中图分类号：
作者姓名：
于淼;杜蔚杰
作者机构：
北京建筑大学机电与车辆工程学院,北京100044;北京市建筑安全检测工程技术研究中心,北京100044;清华大学电力系统及发电设备安全控制和仿真国家重点实验室,北京100084
文献出处：
引用格式：
[1]于淼;杜蔚杰-.基于Vinnicombe距离的电力系统低频振荡预警精度研究)[J].控制工程,2022(02):339-347
A类：
Vinnicombe,低频振荡幅值预警,预警识别精度,广域数据降维
B类：
电力系统低频振荡,智能电网技术,电力系统稳定性,稳定性研究,预警指标,PMU,特征量,系统监控,监控终端,端节,编号,生成网络,网络关联,多特征向量,状态检测,距离计算,传递函数,高低频,新英格兰,系统验证,关键特征数据
AB值：
0.220325
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