基于广域状态信息和模糊C均值聚类的电网故障区域判别

结合电网广域状态信息,提出一种基于模糊C均值(FCM)聚类的电网故障区域判别新方法。该方法利用线路智能电子装置(IED)采集相应保护的动作信息、方向元件状态信息、断路器状态信息等,并以电网各线路IED状态信息作为FCM的聚类对象。给出电网关联IED的定义,利用故障判别算法把故障元件关联IED归为一类,同方向区外故障IED归为一类。大量仿真表明,该方法容错性能好,运行速度快,判别准确率高,即使部分信息不准确,也能正确判断故障区域。

基于PSO-LIBSVM的广域后备保护新算法

广域后备保护利用电网线路IED和母线IED采集各元件相关信息,构造基于PSO-LIBSVM的线路和母线故障识别网络。以IED采集的信息作为输入向量,建立故障识别网络的训练样本矩阵;PSO算法寻找最优LIBSVM运行参数并训练故障识别网络,利用随机故障下的测试样本矩阵对线路和母线识别网络进行测试,以识别电网故障元件IED,进而确定故障元件。通过大量实验仿真了多种信息不准确情况下的故障识别,实验证明基于PSO-LIBSVM的广域后备保护新算法,识别准确率高,具有很好的容错性。