【摘 要】
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针对低频振荡在线监测中起振告警慢且无法同时判断振荡类型的问题,文中提出了二阶段随机森林(RF)分类器用于低频振荡告警和分类.首先对PMU采集到的数据进行FFT变换得到其频率
【机 构】
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东北电力大学输变电技术学院,东北电力大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(570729264),江苏省自然科学基金资助项目(sk20177054),广东省科技厅科技项目(2014bf70048)
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针对低频振荡在线监测中起振告警慢且无法同时判断振荡类型的问题,文中提出了二阶段随机森林(RF)分类器用于低频振荡告警和分类.首先对PMU采集到的数据进行FFT变换得到其频率,送到第一阶段RF分类器进行判断是否发生低频振荡,以达到快速告警的目的.然后,如果判断为发生低频振荡,对数据进一步进行同步压缩小波变换(SWT),将得到的振荡参数送入第二阶段RF分类器中判断振荡类型,为抑制措施提供依据.仿真和实例验证说明:这种基于RF的两阶段的分类方式既减少了低频振荡预警的时间,又改善了样本类别的不均衡性,从而提高了低
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