[发明专利]一种基于K均值聚类的PMU数据检测方法

说明书

本专利提出了一种基于K均值聚类的PMU数据检测方法。该检测方法可以检测出在PMU数据有阶跃型偏差情况下的相角坏数据，从而辨别出可用的好数据。首先，获得线路在一段时间内的PMU测量数据，计算出正序分量；其次，使用K均值聚类对以线路传输有功功率为y轴，线路相角差为x轴的数据进行聚类；最后使用判据对聚类进行筛选，选取出正确数据。

技术领域

本发明属于电力系统运行控制保护领域，具体涉及一种基于K均值聚类的PMU数据检测方法。

背景技术

目前，PMU数据已经成为智能电网重要的数据源之一。基于PMU/WAMS已开展一系列高级应用，如参数辨识，状态估计，电力系统监测与控制等。PMU的特点在于能够提供时标一致的相量量测数据，PMU的数据的准确性是各类高级应用的基础。然而，现场实测PMU数据表明部分PMU相角量测数据存在质量问题；同时，研究表明，时间同步、电力互感器、PMU算法、恶意攻击等因素可能会导致实测PMU数据存在偏差。时间同步方面，现有研究指出，恶劣天气可能会干扰GPS接收装置，导致时间同步产生偏差；GPS接收器失去卫星授时信号的时长与单相PMU相角量测之间存在线性关系；利用干扰装置可对GPS接收进行干扰，产生固定授时偏差。在系统稳态时，同步偏差Δt将会使变电站内PMU相角量测产生2πf₀Δt的偏差。此外，动态情况下的电容式电压互感器的铁磁谐振、瞬变响应问题，电流互感器的饱和问题、PMU算法中频谱泄露、频率波动等因素带来的误差问题等均对PMU数据精度存在影响。

为保证PMU高级应用的可信性，精确的PMU量测数据是关键。因此，针对PMU测量数据的辨识对于使用高级应用十分重要。本专利针对PMU数据的偏差问题，提出了一种基于K均值聚类的PMU数据检测方法，旨在对数据偏差进行区分并分离出正确数据。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于K均值聚类的PMU数据检测方法，该方法针对PMU相角存在偏差的情况，将有偏差数据和无偏差数据进行区分，从而得到精确数据以应用于电力系统的控制与保护。

方案如下：

一种基于K均值聚类的PMU数据检测方法，其特征包含以下步骤：

步骤1：装设PMU测量装置，采集数据样本。

步骤2：将数据进行处理，使用K均值聚类对数据进行聚类。

步骤3：使用判据对数据的好坏进行判断。

所述步骤1中，在输电线路两端装设PMU装置，测量输电线路两端的三相电压、电流相量，以及线路两端的注入有功功率和无功功率；

所述步骤2中，通过PMU装置测量得到线路两端的三相电压、电流相量，以及线路两端注入有功功率和无功功率；

取线路两端电压相角差Δθ＝θ_m-θ_n作为横坐标，线路始端注入有功功率P_m作为纵坐标，作出散点图(Δθ(i),P_m(i))。

可通过计算各个点到随机产生的两个聚类中心的距离来对数据进行分类，即K均值聚类。

根据每个点对各聚类中心点的距离大小，通过不断迭代更新聚类中心，将数据分为两类，此时聚类中心应在各聚类数据点的中心。

所述步骤3中，根据判据对数据的好坏进行判断，即区分出两类聚类中哪一个是可用的好数据。

判据将一类聚类的聚类中心的横坐标(即Δθ_i)与直流潮流计算公式计算出的所有数据对应的相角差平均值进行对比，其中

直流潮流公式为：

在高压输电线路中，X>>R，且可以认为线路两端电压为额定值,故公式可简化为：