量的计算,在线路复杂的大型电网中可用性较低。利用现代数学方法,尤其是数学建模思想进行故障定位是近年来新兴的故障定位方法,该法通用性强,对电气量信息获取的要求大大减少,甚至只需要利用一种到两种电气量即可进行定位,但是该方法对数学方法的应用要求较高。粗糙集理论能够对不规律、不确定、不完整的数据进行有效分析和处理,从中提取分类规则。将粗糙集应用于电网故障诊断领域,就是将故障信息作为条件属性,将故障区域、故障支路或故障位置作为决策属性,通过决策表的约简计算,建立相应的故障诊断模型,进而得出诊断结果。当电网故障信息不完整时,基于粗糙集的故障诊断方法仍能够得出有效的诊断结果,但该方法对多重故障和关键信息丢失情况处理能力较差,且容错性不高。因此该方法只适用于中小型电力系统的故障诊断。基于模糊系统理论的故障诊断方法,通过训练样本集,建立模糊知识库,按照经验和规则进行模糊推理,最终得出模型结果。该方法用于故障诊断领域时,一般要结合人工智能技术。这种方法的适应性强,结果精确度高,但是由于模糊知识库的获取和建立和维护上的困难,限制了其在电网故障诊断中的应用。1.4本文所做的主要工作目前,广域后备保护理论已经有了初步的发展,很多专家针对广域保护下故障定位问题也提出一些有效的方法。本文在此基础上主要做了以下3方面的工作:(1)概述广域测量系统的总体结构与各部分功能特点,同时重点介绍了PMU在电力系统中的应用研究,提出本文PMU配置的规则和目标。(2)对现有的PMU配置方法进行了介绍,并且提出一种适应电网现状的分阶段PMU配置方案,使之在发生系统故障时仍不失全网可观性。通过对新英格兰10机39节点系统进行配置分析,验证了该配置方案的有效性。(3)利用PMU的完备配置,实现一种广域保护下的故障定位方案,并对该方案做出改进。通过对PSASP搭建的新英格兰10机39节点系统进行仿真实验,验证了方案的准确性。
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