同步测量数据驱动的配电网扰动源分类方法

陈徵粼; 刘灏; 毕天姝

doi:10.7500/AEPS20250110002

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同步测量数据驱动的配电网扰动源分类方法

学术研究 | 更新时间：2025-09-25

- 同步测量数据驱动的配电网扰动源分类方法
- Synchronous Measurement Data-driven Classification Method for Disturbance Sources in Distribution Networks
- 电力系统自动化 2025年49卷第18期页码：127-135
- 作者机构：
  
  新能源电力系统国家重点实验室（华北电力大学），北京市 102206
- 作者简介：
  
  陈徵粼(1996—)，女，博士研究生，主要研究方向：数据驱动电网扰动辨识。E-mail：chzc@ncepu.edu.cn
  刘灏(1985—)，男，通信作者，副教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统同步相量测量技术及应用。E-mail：hliu@ncepu.edu.cn
  毕天姝(1973—)，女，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统保护与控制。E-mail：tsbi@ncepu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52377098)
- DOI：10.7500/AEPS20250110002
  中图分类号：
- 收稿日期：2025-01-10，
  
  修回日期：2025-04-16，
  
  网络出版日期：2025-08-08，
  
  纸质出版日期：2025-09-25
- 稿件说明：
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陈徵粼,刘灏,毕天姝.同步测量数据驱动的配电网扰动源分类方法[J].电力系统自动化,2025,49(18):127-135.

CHEN Zhilin,LIU Hao,BI Tianshu.Synchronous Measurement Data-driven Classification Method for Disturbance Sources in Distribution Networks[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(18):127-135.
陈徵粼,刘灏,毕天姝.同步测量数据驱动的配电网扰动源分类方法[J].电力系统自动化,2025,49(18):127-135. DOI： 10.7500/AEPS20250110002.

CHEN Zhilin,LIU Hao,BI Tianshu.Synchronous Measurement Data-driven Classification Method for Disturbance Sources in Distribution Networks[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(18):127-135. DOI： 10.7500/AEPS20250110002.

摘要

为应对大量分布式电源接入带来的挑战，同步测量技术被引入配电网，为系统的安全稳定性分析提供了更多维度的数据。为进一步增强对配电网的态势感知，文中提出了一种同步测量数据驱动的配电网扰动源分类方法。首先，提出了一种基于Granger因果分析理论的扰动源快速辨识方法，分辨扰动源位于主网侧还是配网侧。其后，提出了一种基于核支持向量机的算法误判扰动辨识方法，识别由瞬时估计算法误差引起的误判扰动，从而完成对实时配电网扰动数据的快速分类与提取。最后，基于IEEE 123节点系统仿真数据与现场同步测量数据验证了所提方法的有效性。

Abstract

To address the challenges brought by the integration of a large number of distributed generators

the synchronous measurement technology has been introduced into the distribution network to provide more-dimensional data for the safety and stability analysis of the system. To further enhance the situational awareness of the distribution network

a synchronous measurement data-driven classification method for disturbance sources in the distribution network is proposed in this paper. Firstly

a fast identification method for disturbance sources based on Granger causality analysis theory is proposed to identify if the disturbance source is from the main grid side or the distribution network side. Subsequently

a misjudged disturbance identification method based on kernel support vector machine algorithm is proposed to identify misjudged disturbances caused by errors in instantaneous estimation algorithms

thus achieving the rapid classification and extraction of real-time distribution network disturbance data. Finally

the effectiveness of the proposed method is verified based on IEEE 123-bus system simulation data and on-site synchronous measurement data.

关键词

Keywords

references

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