Feature Analysis and Extraction Method of Power Grid Frequency Signal Based on Measured Data

LIU Hao; SHANG Jun; BI Tianshu; LI Yue

doi:10.7500/AEPS20220518001

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

Feature Analysis and Extraction Method of Power Grid Frequency Signal Based on Measured Data

Application Research | 更新时间：2025-06-16

- Feature Analysis and Extraction Method of Power Grid Frequency Signal Based on Measured Data
- Automation of Electric Power Systems Vol. 47, Issue 10, Pages: 135-144(2023)
- 作者机构：
  
  1.新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),北京市102206
  2.贵州电网有限责任公司电力科学研究院,贵州省贵阳市 550002
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China(51725702)
- DOI：10.7500/AEPS20220518001
  CLC：
- Received：18 May 2022，
  
  Revised：2022-11-07，
  
  Published Online：21 March 2023，
  
  Published：25 May 2023
- 稿件说明：
移动端阅览
刘灏,商峻,毕天姝等.基于实测数据的电网频率信号特征分析与提取方法[J].电力系统自动化,2023,47(10):135-144.

LIU Hao,SHANG Jun,BI Tianshu,et al.Feature Analysis and Extraction Method of Power Grid Frequency Signal Based on Measured Data[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(10):135-144.
刘灏,商峻,毕天姝等.基于实测数据的电网频率信号特征分析与提取方法[J].电力系统自动化,2023,47(10):135-144. DOI： 10.7500/AEPS20220518001.

LIU Hao,SHANG Jun,BI Tianshu,et al.Feature Analysis and Extraction Method of Power Grid Frequency Signal Based on Measured Data[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(10):135-144. DOI： 10.7500/AEPS20220518001.

摘要

随着新能源大规模接入，电力系统不同区域的转动惯量、频率特性、支撑能力发生了较大变化，提取与辨识频率特征可为电网特性认知以及进一步的惯量评估、频率控制、网络安全等分析提供基础。文中基于源-网-荷全景同步测量系统的大量实测数据，分析了频率与交流电网结构相关的分群现象，提出了基于皮尔逊相关系数的频率空间相关性辨识方法；提出了基于卷积神经网络的“频率指纹”提取方法，将电网特性在频域上进行了高纬特征提取；进一步，对北京、长治等10个城市的实测频率信号进行了测试与分析，给出了识别精度，验证了所提方法的有效性，为后续电力系统频率特性分析、惯量评估、网络攻击识别提供了基础。

Abstract

With the large-scale integration of renewable energy

the rotational inertia

the frequency characteristics

and the support capacity of different regions in the power system have changed greatly. The extraction and identification of frequency features can provide a basis for the recognition of power grid characteristics and further analysis of inertia evaluation

frequency control

and network security. Based on a large number of measured data from the source-grid-load full-view synchronous measurement system

this paper analyzes the clustering phenomenon related to the frequency and the AC power grid structure

and proposes a frequency spatial correlation identification method based on the Pearson correlation coefficient. A “frequency fingerprint” extraction method based on convolutional neural networks is proposed to extract the high-latitude features of the power grid characteristics in the frequency domain. Furthermore

the measured frequency signals of ten cities

such as Beijing and Changzhi

are tested and analyzed

and the identification accuracy is given

which verifies the effectiveness of the proposed method and provides a basis for the subsequent frequency characteristic analysis

inertia evaluation and cyber attack identification of the power system.

关键词

Keywords

references

黄林彬，辛焕海，黄伟，等 . 含虚拟惯量的电力系统频率响应特性定量分析方法［J］. 电力系统自动化， 2018 ， 42 （ 8 ）： 31 - 38 .

HUANG Linbin ， XIN Huanhai ， HUANG Wei ， et al . Quantified analysis method of frequency response characteristics for power systems with virtual inertia ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2018 ， 42 （ 8 ）： 31 - 38 .

张恒旭，刘玉田 . 电力系统动态频率响应时空分布特征量化描述［J］. 中国电机工程学报， 2009 ， 29 （ 7 ）： 64 - 70 .

ZHANG Hengxu ， LIU Yutian . Quantitative description of space-time distribution features of dynamic frequency responses ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2009 ， 29 （ 7 ）： 64 - 70 .

胡鹏飞，朱乃璇，江道灼，等 . 柔性互联智能配电网关键技术研究进展与展望［J］. 电力系统自动化， 2021 ， 45 （ 8 ）： 2 - 12 .

HU Pengfei ， ZHU Naixuan ， JIANG Daozhuo ， et al . Research progress and prospects of key technologies of flexible interconnected smart distribution network ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2021 ， 45 （ 8 ）： 2 - 12 .

贾宏杰，穆云飞，侯恺，等 . 能源转型视角下城市能源系统的形态演化及运行调控［J］. 电力系统自动化， 2021 ， 45 （ 16 ）： 49 - 62 .

JIA Hongjie ， MU Yunfei ， HOU Kai ， et al . Morphology evolution and operation regulation of urban energy system from perspective of energy transition ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2021 ， 45 （ 16 ）： 49 - 62 .

徐潇源，王晗，严正，等 . 能源转型背景下电力系统不确定性及应对方法综述［J］. 电力系统自动化， 2021 ， 45 （ 16 ）： 2 - 13 .

XU Xiaoyuan ， WANG Han ， YAN Zheng ， et al . Overview of power system uncertainty and its solutions under energy transition ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2021 ， 45 （ 16 ）： 2 - 13 .

CUI Y ， BAI F F ， LIU Y L ， et al . Spatio-temporal characterization of synchrophasor data against spoofing attacks in smart grids ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2019 ， 10 （ 5 ）： 5807 - 5818 .

YAO W X ， ZHAO J C ， TILL M J ， et al . Source location identification of distribution-level electric network frequency signals at multiple geographic scales ［J］. IEEE Access ， 2017 ， 5 ： 11166 - 11175 .

李亦言，胡荣兴，宋立冬，等 . 机器学习在智能配用电领域中的应用：北美工程实践概述［J］. 电力系统自动化， 2021 ， 45 （ 16 ）： 99 - 113 .

LI Yiyan ， HU Rongxing ， SONG Lidong ， et al . Application of machine learning in field of smart power distribution and utilization： overview of engineering practice in North America ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2021 ， 45 （ 16 ）： 99 - 113 .

李子康，刘灏，毕天姝，等 . 基于增强型去噪自编码器与随机森林的电力系统扰动分类方法［J］. 现代电力， 2022 ， 39 （ 2 ）： 127 - 136 .

LI Zikang ， LIU Hao ， BI Tianshu ， et al . A power system disturbance classification method based on enhanced denoising autoencoder and random forest ［J］. Modern Electric Power ， 2022 ， 39 （ 2 ）： 127 - 136 .

LIU S Y ， YOU S T ， YIN H ， et al . Model-free data authentication for cyber security in power systems ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2020 ， 11 （ 5 ）： 4565 - 4568 .

LIU H ， BI T S ， XU S D ， et al . A full-view synchronized measurement system for the renewables， controls， loads， and waveforms of power-electronics-enabled power distribution grids ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2022 ， 13 （ 5 ）： 3879 - 3890 .

XU S D ， LIU H ， BI T S . A general design method for phasor estimation in different applications ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2021 ， 12 （ 3 ）： 2307 - 2319 .

肖勇，赵云，涂治东，等 . 基于改进的皮尔逊相关系数的低压配电网拓扑结构校验方法［J］. 电力系统保护与控制， 2019 ， 47 （ 11 ）： 37 - 43 .

XIAO Yong ， ZHAO Yun ， TU Zhidong ， et al . Topology checking method for low voltage distribution network based on improved Pearson correlation coefficient ［J］. Power System Protection and Control ， 2019 ， 47 （ 11 ）： 37 - 43 .

LIU Y M ， YUAN Z Y ， MARKHAM P N ， et al . Application of power system frequency for digital audio authentication ［J］. IEEE Transactions on Power Delivery ， 2012 ， 27 （ 4 ）： 1820 - 1828 .

CUI Y ， BAI F F ， LIU Y ， et al . A measurement source authentication methodology for power system cyber security enhancement ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2018 ， 9 （ 4 ）： 3914 - 3916 .

CUI Y ， WANG W K ， LIU Y L ， et al . Spatio-temporal synchrophasor data characterization for mitigating false data injection in smart grids ［C］// 2019 IEEE Power & Energy Society General Meeting （PESGM）， August 4-8 ， 2019 ， Atlanta， USA ： 1 - 5 .

ASHRAFUZZAMAN M ， CHAKHCHOUKH Y ， JILLEPALLI A A ， et al . Detecting stealthy false data injection attacks in power grids using deep learning ［C］// 2018 14th International Wireless Communications & Mobile Computing Conference （IWCMC）， June 25-29 ， 2018 ， Limassol， Cyprus ： 219 - 225 .

DRAGOMIRETSKIY K ， ZOSSO D . Variational mode decomposition ［J］. IEEE Transactions on Signal Processing ， 2014 ， 62 （ 3 ）： 531 - 544 .

曾繁宏，张俊勃 . 电力系统惯性的时空特性及分析方法［J］. 中国电机工程学报， 2020 ， 40 （ 1 ）： 50 - 58 .

ZENG Fanhong ， ZHANG Junbo . Temporal and spatial characteristics of power system inertia and its analysis method ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2020 ， 40 （ 1 ）： 50 - 58 .

王守相，刘琪，赵倩宇，等 . 配电网弹性内涵分析与研究展望［J］. 电力系统自动化， 2021 ， 45 （ 9 ）： 1 - 9 .

WANG Shouxiang ， LIU Qi ， ZHAO Qianyu ， et al . Connotation analysis and prospect of distribution network elasticity ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2021 ， 45 （ 9 ）： 1 - 9 .

WANG W K ， YIN H ， CHEN C ， et al . Frequency disturbance event detection based on synchrophasors and deep learning ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2020 ， 11 （ 4 ）： 3593 - 3605 .

LI Z K ， LIU H ， ZHAO J B ， et al . A power system disturbance classification method robust to PMU data quality issues ［J］. IEEE Transactions on Industrial Informatics ， 2022 ， 18 （ 1 ）： 130 - 142 .

LIU H ， QI Y ， ZHAO J B ， et al . Data-driven subsynchronous oscillation identification using field synchrophasor measurements ［J］. IEEE Transactions on Power Delivery ， 2022 ， 37 （ 1 ）： 165 - 175 .

Views

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

Short-term Photovoltaic Power Prediction Based on Variational Mode Decomposition and Long Short-term Memory with Dual-stage Attention Mechanism

Related Author

Jingxian YANG

Shuai ZHANG

Jichun LIU

Junyong LIU

Yue XIANG

Xiaoyan HAN

Related Institution

College of Electrical Engineering, Sichuan University

State Grid Sichuan Electric Power Company

⁰