基于实测数据的电网频率信号特征分析与提取方法

刘灏; 商峻; 毕天姝; 李跃

doi:10.7500/AEPS20220518001

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基于实测数据的电网频率信号特征分析与提取方法

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于实测数据的电网频率信号特征分析与提取方法
- Feature Analysis and Extraction Method of Power Grid Frequency Signal Based on Measured Data
- 电力系统自动化 2023年47卷第10期页码：135-144
- 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：
  
  刘灏(1985—)，男，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：同步相量测量技术。E-mail：hliu@ncepu.edu.cn
  商峻(1998—)，男，硕士研究生，主要研究方向：同步相量测量数据应用。E-mail：ncepushangjun@163.com
  毕天姝(1973—)，女，通信作者，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统保护与控制、广域同步相量测量技术及其应用。E-mail：tsbi@ncepu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51725702);已申请国家发明专利（申请号：202211026169.5）
- DOI：10.7500/AEPS20220518001
  中图分类号：
- 收稿：2022-05-18，
  
  修回：2022-11-07，
  
  网络出版：2023-03-21，
  
  纸质出版：2023-05-25
- 稿件说明：
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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

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