基于潮流指纹特征的电网健康状态诊断及安全预警
电力系统的大规模联网和市场化使其面临更大的安全性威胁，需应用新的理论和方法实时诊断电网运行状况，确保电网的安全经济运行。本文研究了电网正常和故障前后的潮流指纹特征，建立了具有自学习能力的电网健康状况知识库，提出了适用于电网健康状况的诊断方法，应用生物指纹识别技术提取潮流特征，借助智能匹配算法在线匹配进行电网健康状况诊断，给出了电网健康状况指标及各种故障征兆间的不确定性概率分布。构建了基于多智能体技术的事故预警和决策支持体系，综合健康诊断和其他电网故障诊断方法进行事故预警，并运用可视化技术多角度、全方位地展示给调度员。
电力系统 电网稳定性 智能预警 潮流指纹特征 电网健康状态诊断
葛蓬 李欣然 唐国庆
国电南京自动化股份有限公司,江苏 南京 211100 东南大学 电气工程系,江苏 南京 210096 国电南京自动化股份有限公司,江苏 南京 211100 东南大学 电气工程系,江苏 南京 210096
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2008-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）