专利名称：一种电网报警筛选过滤方法
技术领域：
本发明涉及电网调度与故障分析领域，尤其涉及一种电网报警筛选过滤方法。
背景技术：
EMS系统的报警主要包括(1) PT、 CT检测到的状态变化，如开关变位、 变压器油温过高；(2)测量值的越限报警，如输电线过载、母线的电压跌落以 及过电压；(3)与子站通信中断的报警；(4) EMS系统硬件或者软件故障报 警。随着电网规模的扩大，电网能测、能观的变量大幅度增加。各变量由于测 量点的不同，同一事件将产生多个不同的报警。例如，输电线的断裂，将使邻 近的线路产生电压跌落和线路过载。此时的报警信息不止是断裂输电线的开关、 刀闸动作，还包括邻近线路测量变量的越限报警。加拿大Hydro Quebec电网调 度中心的研究显示
1、 当其调度区域内一台变压器故障时，2s中内将产生150条各类报警；
2、 当变电站故障时，大约产生2000条各类报警，其中前5s产生了 300条 报警；
3、 当雷暴天气时，每秒产生20条报警；
4、 当系统解裂时，前5s各控制中心收到的报警信息多达15000条。 面对巨大的信息量，即使训练有素的调度人员也很难在短时间内及时做出
有效判断，调度人员承受着巨大压力。研究表明，适度的压力是有益的，但压
力过大，将导致运行人员判断力的急剧下降。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种电网报警筛选过滤方法。 本发明所采用的技术方案是 一种电网报警筛选过滤方法，包括以下步骤-
1、 通过信息论确定样本的数目范围10-106。
2、 选取训练样本对序贯最小化方法(SMO)方法进行训练，根据己有的知识、 经验、仿真结果生成规则；
选取训练样本集丁 = {(^;0，(^;;2)"."(^>;,)}，其中x,ei "， y,e{+l，-l}， /为 样本的个数，寻找X上的判别函数f(x):义—:r，以便能通过f(;c)判别x对应的y 值。取判别函数为f(jc) = Sgn(J>, ，(x,序贯最小化方法(SMO)的核 函数为K(;c,,x》=exp(-||jc,-;c」|2/2c72)，其中l/2o"2=0.4。3、 选择节点的电压向量构造观测器；v = (Vy，《)，_/e"，其中"为节点数，Vj
为第y节点的电压值，《为第y节点的电压相角；该系统可能发生的故障类型记 为y二^，乃，…,:^。
4、 当发生故障^时，节点/的电压向量为Ov《)，得到全系统的电压向 量:",(Vp《，V2,《，…,^《)^R2"根据判别函数f(;c)-sgn(2:，^(;c,")-6。)得到电 压向量与故障类型之间的映射关系,即/(V^) = ((Vl,《,V2;2,...,v ，《),,W。
5、 按照警报的严重等级对其进行初步的筛选，留下有用的警报；其次按照警报 的时间和拓扑特性对警报进行故障事件组合，获取故障发生的时间和节点电压 ，KM，M，^i，.，^A)。"是电压幅值，v为电压相角。
6、 根据规则库，通过对故障时的节点电压比较来判断故障类型，生成警报提示 给调度员。
本发明的有益效果是将现有的数据采集设备、成熟的技术与前沿的理论 知识相结合。提出基于序贯最小化和信息论协同的电网报警筛选过滤方法。该 方法根据稳定域边界理论设计了电网报警筛选过滤的观测器，用信息论的方法 探讨了电力系统大规模故障情况下，机器学习训练样本的生成问题，并给出了 训练样本的数目范围。针对电力系统支持向量的数目本身较多，由于SMO针对 二元分类问题效果较好，固采用固定样本集的SMO方法提高运算速度，通过求 解小规模(原决策变量的一个合适子集)的凸二次规划问题，获得原问题的解。
具体实施例方式
下面根据附图
详细描述本发明，本发明的目的和效果将变得更加明显。
1、 通过信息论确定样本的数目范围10-106。
2、 选取训练样本对序贯最小化方法(SMO)方法进行训练，根据已有的知识、 经验、仿真结果生成规则；
选取训练样本集T—(x^)，(X2，h)，…,(x,，乃)j，其中;c,e/T， y,e{+l，-1}， /为 样本的个数，寻找X上的判别函数fW:iT —y，以便能通过f(x)判别x对应的y 值。取判别函数为f(x) = Sgn(J>,cr,^(V;c)-6。)，序贯最小化方法(SMO)的核 函数为《(jc,，jc》=exp(-;c』72cr2)，其中l/2o"2=0.4。
3、 选择节点的电压向量构造观测器；v = (V"《.)je"，其中"为节点数，" 为第_/节点的电压值，《为第y节点的电压相角；该系统可能发生的故障类型记 为Y二^，h，.'"J^。
4、 当发生故障乂时，节点y的电压向量为 ，《)，得到全系统的电压向 量:M, =(Vl,《,V2"2，...，v ,。, ￡股2"根据判别函数f (x) = SgnQ>,c^:(Vx)-6。)得到电
压向量与故障类型之间的映射关系，即/0^) = ((Vl，《，v2;2,...，V ，6U,>0。
45、 按照警报的严重等级对其进行初步的筛选，留下有用的警报；其次按照警报 的时间和拓扑特性对警报进行故障事件组合，获取故障发生的时间和节点电压 P=(M，Vyi，...,％，v")。"是电压幅值，v为电压相角。
6、 根据规则库，通过对故障时的节点电压比较来判断故障类型，生成警报提示 给调度员。
本发明提供了一种电网报警筛选过滤方法，将现有的数据采集设备、成熟 的技术与前沿的理论知识相结合。提出基于序贯最小化和信息论协同的电网报 警筛选过滤方法。该方法根据稳定域边界理论设计了电网报警筛选过滤的观测 器，用信息论的方法探讨了电力系统大规模故障情况下，机器学习训练样本的 生成问题，并给出了训练样本的数目范围。针对电力系统支持向量的数目本身 较多，由于SMO针对二元分类问题效果较好，固采用固定样本集的SMO方法 提高运算速度，通过求解小规模(原决策变量的一个合适子集)的凸二次规划 问题，获得原问题的解。
权利要求
1、一种电网报警筛选过滤方法，其特征在于，包括以下步骤(1)通过信息论确定样本的数目范围10-106。(2)选取训练样本对序贯最小化方法进行训练，根据已有的知识、经验、仿真结果生成规则；具体为选取训练样本集T＝{(x1，y1)，(x2，y2)，...，(x1，y1)}，其中xi∈Rn，yi∈{+1，-1}，l为样本的个数，寻找X上的判别函数f(x)X→Y，以便能通过f(x)判别x对应的y值。取判别函数为<maths id="math0001" num="0001" ><math><![CDATA[ <mrow><mi>f</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mi>sgn</mi><mrow> <mo>(</mo> <munder><mi>Σ</mi><mi>i</mi> </munder> <msub><mi>y</mi><mi>i</mi> </msub> <msubsup><mi>α</mi><mi>i</mi><mn>0</mn> </msubsup> <mi>K</mi> <mrow><mo>(</mo><msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi></msub><mo>·</mo><mi>x</mi><mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msub><mi>b</mi><mn>0</mn> </msub> <mo>)</mo></mrow><mo>,</mo> </mrow>]]></math> id="icf0001" file="A2009101525260002C1.tif" wi="54" he="5" top= "65" left = "98" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths>序贯最小化方法(SMO)的核函数为K(xi，xj)＝exp(-||xi-xj||2i/2σ2)，其中1/2σ2＝0.4。(3)选择节点的电压向量构造观测器；v＝(vj，θj)，j∈n，其中n为节点数，vj为第j节点的电压值，θj为第j节点的电压相角；该系统可能发生的故障类型记为y＝y1，y2，...，ym。(4)当发生故障yi时，节点j的电压向量为(vij，θij)，得到全系统的电压向量 id="icf0002" file="A2009101525260002C2.tif" wi="55" he="5" top= "108" left = "30" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/>根据判别函数<maths id="math0002" num="0002" ><math><![CDATA[ <mrow><mi>f</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mi>sgn</mi><mrow> <mo>(</mo> <munder><mi>Σ</mi><mi>i</mi> </munder> <msub><mi>y</mi><mi>i</mi> </msub> <msubsup><mi>α</mi><mi>i</mi><mn>0</mn> </msubsup> <mi>K</mi> <mrow><mo>(</mo><msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi></msub><mo>·</mo><mi>x</mi><mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msub><mi>b</mi><mn>0</mn> </msub> <mo>)</mo></mrow> </mrow>]]></math> id="icf0003" file="A2009101525260002C3.tif" wi="51" he="7" top= "109" left = "116" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths>得到电压向量与故障类型之间的映射关系，即f(v，θ)＝((v1，θ1，v2，θ2，...，vn，θn)i，yi)。(5)按照警报的严重等级对其进行初步的筛选，留下有用的警报；其次按照警报的时间和拓扑特性对警报进行故障事件组合，获取故障发生的时间和节点电压V＝(u1，v1，u2，v2，...，un，vn)。u是电压幅值，v为电压相角。(6)根据规则库，通过对故障时的节点电压比较来判断故障类型，生成警报提示给调度员。
全文摘要
本发明公开了一种电网报警筛选过滤方法，该方法选择节点的电压向量构造观测器；选取样本对序贯最小化方法进行训练，根据已有的知识、经验、仿真结果生成规则；以采集到的节点电压作为输入，根据生成的规则对报警信息进行筛选、过滤得到报警结果。
文档编号H02J3/00GK101651344SQ20091015252
公开日2010年2月17日 申请日期2009年9月17日 优先权日2009年9月17日
发明者彭明伟, 朱少华, 王晓娇, 郭创新, 马韬韬 申请人:浙江大学