现代电网电力扰动数据分析与主动应用

胡文曦; 肖先勇; 汪颖; 张文海; 王杨

doi:10.7500/AEPS20200805004

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现代电网电力扰动数据分析与主动应用

观点 | 更新时间：2025-06-16

- 现代电网电力扰动数据分析与主动应用
- Analysis and Proactive Application of Power Disturbance Data in Modern Power Grid
- 电力系统自动化-方正平台 2021年45卷第4期页码：1-11
- 作者机构：
  
  四川大学电气工程学院，四川省成都市 610065
- 作者简介：
  
  胡文曦(1993—)，男，博士，主要研究方向：电力扰动数据分析与应用。E-mail：408803186@qq.com
  肖先勇(1968—)，男，通信作者，博士，教授，主要研究方向：电能质量与优质供电。E-mail：xiaoxianyong@163.com
  汪颖(1981—)，女，博士，副教授，主要研究方向：电压暂降分析与治理。E-mail：769429505@qq.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51807126);四川省科技计划资助项目(2020YJ0012)
- DOI：10.7500/AEPS20200805004
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-08-05，
  
  修回日期：2020-10-10，
  
  网络出版日期：2020-12-16，
  
  纸质出版日期：2021-02-25
- 稿件说明：
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胡文曦,肖先勇,汪颖等.现代电网电力扰动数据分析与主动应用[J].电力系统自动化,2021,45(4):1-11.

HU Wenxi,XIAO Xianyong,WANG Ying,et al.Analysis and Proactive Application of Power Disturbance Data in Modern Power Grid[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(4):1-11.
胡文曦,肖先勇,汪颖等.现代电网电力扰动数据分析与主动应用[J].电力系统自动化,2021,45(4):1-11. DOI： 10.7500/AEPS20200805004.

HU Wenxi,XIAO Xianyong,WANG Ying,et al.Analysis and Proactive Application of Power Disturbance Data in Modern Power Grid[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(4):1-11. DOI： 10.7500/AEPS20200805004.

摘要

随着现代电网中反映供用电双方兼容性的电力扰动问题日益突出，如何有效利用监测数据对于科学认知、理解和解决电力扰动相关难题以及电网安全稳定运行与营商环境改善具有重要意义。为此，不同于传统电能质量分析方法在扰动发生后被动采取补救性的分析和治理措施，文中提出在扰动发生、发展和影响之前主动挖掘电力扰动监测数据独特暂态信息以进行“感知-预警-诊断-服务”的主动应用框架。从这4个层面阐述了基于电力扰动数据分析进行敏感负荷辨识、风险预警、隐性故障诊断和优质电力运营模式等不同应用途径的研究价值、主要思路和关键难题。

Abstract

As the power disturbance problem reflecting the mutual compatibility between power supply and consumer in the modern power grid is becoming increasingly prominent

how to effectively use monitoring data is of great significance for scientific cognition

understanding and solving problems related to power disturbances

as well as the safe and stable operation of power grids and the improvement of the business environment. Therefore

unlike traditional power quality analysis methods that passively take remedial analysis and governance measures after disturbances occur

this paper proposes a proactive application framework for actively mining the unique transient information of power disturbance monitoring data for “perception- early warning- diagnosis- service” before disturbances occur

develop and affect. From these four perspectives

the research value

main ideas and key problems of different application approaches are explained

such as sensitive load identification

early risk warning

hidden fault diagnosis and high-quality power operation modes based on power disturbance data analysis. Through the review

it is hoped that more scholars can be attracted to conduct further discussion and research on power disturbance data analysis and proactive application.

关键词

Keywords

references

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