摘要：提出了一种基于数据挖掘和同调分群的相量测量单元的优化配置方法,在对各种运行方式和故障场景进行穷尽式仿真后,通过免疫聚类算法对各种动态场景进行同调性分析,由于故障场景数目庞大,直接计算适合所有场景的分群结果就变得十分复杂,此时再对所有场景下的同调性分析结果先利用粗糙集在保持分类能力不变的条件下删除冗余信息进行场景压缩,最后对剩余场景进行简单组合就可以方便、简单地得到适合各种场景的同调分群方案.仿真分析结果验证了该方法的有效性.

关键词：相量测量单元 同调分群 免疫聚类 克隆选择 粗糙集 

单位：华中科技大学电气与电子工程学院; 湖北省武汉市430074; 浙江大学电气工程学院; 浙江省杭州市310027