电力系统运行信息的数据挖掘研究

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1、浙江大学电气工程学院博士学位论文电力系统运行信息的数据挖掘研究姓名：李智勇申请学位级别：博士专业：电力系统及其自动化指导教师：吴为麟20090401浙江大学博士学位论文摘要可靠，可以为提高电网运行的经济性提供有价值的知识．(4)电力系统运行信息的第三个数据挖掘研究是建立电网安全性评估的决策树规则。研究对象包括美国西部$SCC三机九节点简化模型和浙江地区某实际电网模型。该研究有两个目标，首先通过决策树算法实现故障前电网稳态运行参数和电网承受故障能力间的映射，为调度人员提供辅助的快速安全评估规则；其次在有无

2、电压相角参数下分别生成决策树，通过对比两者的性能，验证相角测量单元PMU的作用。研究结果表明，决策树算法对于电网安全状态可以达到96．5％的识别精度，此外PMu的合理配置可以提高系统的可观测性。本文的研究工作按照数据准备一数据挖掘一解释评估的顺序展开讨论，研究内容为数据挖掘技术在电力系统的应用进行了新的拓展，分析结果表明，本文采用的方法可靠、全面和实用，对今后提高大电网运行的优质、经济和安全性具有指导意义和应用价值。关键词：数据挖掘；支持向量机；SOM神经网络；决策树；相空间重构；电能质量事件分类；负荷

3、曲线聚类；安全评估ABSTRACTTheamountofdatasampled，accumulatedandtobeanalyzedinpowersystemisexpandingdrastically，alongwiththedevelopmentofinformationtechnologyandtheprogressofpowergriddigitalization．However，1imitedvaluableknowledgecanbeextractedUSinginquiryandstati

4、sticsoperationindatabaseortraditlenaldataanlysismethod．ThereforeitishighlySignificanttodiscusshowtoobtainhiddenpatternandrulesfromlarge—scale，multi-dimensionaldata，inordertOprovidedecisionsupporttOpowersystemdecisionmaker．DataminingtechniqueadvancedSigni

5、ficalyinthepastfewyearswiththecontradictionbetween·‘massdata，，andt·1imitedknowledge”，anddrewattentionfromdiverseresearchers．Thistechniquecombinesvatioustheoriessuchasintellectualalgorithms，patternrecognitionandmathematicsstatistics，andisabletodiscoverthe

6、rulesorknowledgeembededintremendousdata，priorunknownbutvaluableindecisionmaking．Powersystemshouldoperatereliably，economicallyandsecurely．Forthesethreebasicrequirements，thisthesiSconductedintensivestudyindataminingofpowersystemoperationinformation(voltage

7、andactivepowerflow)．Theresearchworkaccomplishedisshownasfo“OWS：(1)PhaseSpaceReconstruction(PSR)methodwasintroducedtOpowerqualityresearchfield．Thetypesofconcerneddisturbancesincludedvoltagesags，voltageswells，voltageinterruptions，impulSiretransients，harmon

8、icsandflickers．Basedonthismethod，trajectoriesofdisturbanceSignalswereconstructedinphaseplaneandconvertedtobinaryimagesafternormalizationandcodingprocess．FourindicesoftrajectoryimagewhichareMaximumAdjacentDistance，CarrierCo