摘要：提出了基于有限同步量测数据的电力系统故障检测、辨识及定位方法。首先提出了电网PMU优化配置方法,以实现同步量测数据在空间上的最优分布。然后利用基于高斯原子库的匹配追踪分解算法对PMU采集的同步频率信号和电压信号进行特征提取,并利用k-means分类算法对特征量进行分类。根据频率信号时频特性训练不同的隐马尔科夫模型用于故障检测和辨识;根据电压信号时频特性及电网拓扑信息生成故障定位图、确定故障地点。在IEEE 39节点系统和实际系统上的仿真分析验证了所提方法的高效性、有效性和鲁棒性。

关键词：智能电网 pmu优化配置 故障检测 故障辨识 故障定位 

单位：武汉大学电气工程学院 湖北省武汉市430072 南方电网科学研究院 广东省广州市510080 美国丹佛大学 科罗拉多丹佛80208