基于图论和聚类分析相融合的电网故障诊断研究

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1、分类号：UDC：学校代号：11845广东工业的大学学位论文(工学硕士)基于图论和聚类分析相融合的电网故障诊断研究孙玎指导教师姓名、职称：隆尘垡教授学科(专业)或领域名称：电力系统及甚自动化学生所属学院：自动化堂院论文答辩日期：2Q!垒生墨目ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegreeofMaster(MasterofEngineeringScience)ResearchonPowerGridFaultDiagnosisBasedonGraphtheorya

2、ndClusteranalysisfusionalgorithmCandidate：SunDingSupervisor：Prof．ChenShaohuaMay2014InstituteofAutomationGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou，Guangdong，P．R．China，510006摘要随着信息技术和智能电网的发展，电网建设的日新月异，基于电网故障诊断的广域后备保护系统是一个必然的发展趋势。广域后备保护系统能够为传统继电保护系统做出合理的补充。目前，以同步相量测量单元为基础的广域测量系统

3、日趋成熟，并且已经应用在部分电力系统中，为电网故障诊断的信息获取打开了新的思路。综合这两点，本文对基于WAMS系统的电网故障诊断开展了研究。WAMS是对电力系统运行的状态进行实时动态监测的系统。本文以实际WAMS系统为例对系统的结构以及PMU基础单元进行了研究，对基于广域信息进行故障诊断的优势进行了总结。传统故障诊断方法采用保护、开关动作等遥信量信息，难以满足广域后备保护对时间的要求。本文采用WAMS系统提供的实时遥测信息，通过对谱系聚类和K．means聚类两种方法单独故障诊断结果的对比分析，提出将谱系聚类和K．means聚类法结合进行故障诊断

4、更为合理。针对通信系统数据传输的误码和信息丢失问题，提出图论与聚类分析相结合的电网故障诊断新方法。融合法在信息传输正常和异常的情况下，均能完成快速、准确的故障元件定位，提高了故障诊断的容错性能。通过与谱系聚类和K．means聚类法的对比分析，得出融合法与K．means聚类法相结合能够更出色的完成故障诊断。通过IEEE39节点系统进行仿真，验证了融合法的有效性。对电网故障诊断向广域后备保护系统做了延伸，对广域后备保护系统的结构进行研究，提出了广域后备保护系统的动作策略。在故障诊断算法中加入故障类型判别流程，该方法可有效提升故障诊断的准确性。本论文

5、受到广东省教育厅电力节能与能源技术重点实验室资助项目基金(ZDSYSZ00701)的资助。关键字：广域后备保护，故障诊断，图论，聚类分析，WAMSABSTRACTABSTRACTWiththedevelopmentofITandsmartgrid，theconstructionofpowergridadvances，applyingwideareabackupprotectionsystembasedonfaultdiagnosisisaninevitabletrend．Wideareabackupprotectioncanmakeareaso

6、nablecomplementtothetraditionalprotectionsystems．Currently,wideareameasurementsystembasedonphasemeasurementunitmatures，andhasbeenusedinpartsofpowersystem，opensupnewideasforfaultdiagnosisinformationacquisition．Takingthesetwopoints，thepapercarriesouttheresearchofgridfaultdiagn

7、osisbasedonWAMS．WAMSisareal-timedynamicmonitoringsystemobservingthepowersystemrunningstate．ThepapertakestheactualWAMSsystemasanexampletostudythestructureandthePMUbaseunit，summarizestheadvantagesoffaultdiagnosisbasedonwideareainformation．Traditionalfaultdiagnosismethodusedrel

8、ayprotection，breakerandotherremotecommunicmioninformations，itisdifficulttom