基于KLDA-INFLO的继电保护整定数据异常识别方法

作     者：董小瑞 孙伟 樊群才 李鑫 DONG Xiaorui;SUN Wei;FAN Quncai;LI Xin

作者机构：国网山西省电力公司运城供电公司山西运城044000 

出 版 物：《电力科学与技术学报》 (Journal of Electric Power Science And Technology)

年 卷 期：2022年第37卷第6期

页      面：132-137,149页

学科分类：0808[工学-电气工程] 080803[工学-高电压与绝缘技术] 08[工学] 

基　　金：国网山西省电力公司科技项目(5205M02000xb) 

主　　题：异常检测 数据挖掘 继电保护系统 KLDA-INFLO 

摘      要：当前电力系统存在规模不断扩大、功率输入来源不断增多以及用电需求不断上升等现状,电网中出现电力运行扰动的频率不断增加,对继电保护稳定性提出了更高的要求。为实现对继电保护系统在运行过程中潜在扰动的及时应对,构建运行数据异常检测方法实施预警和分析。首先,采用基于核函数的线性判别分析(KLDA)模型,实现原始数据的降维处理从而达到降低运算负担、加快响应时间的效果;其次,结合基于被动式异常因子检测(INFLO)模型,依据运行整定参数正常数值范围,能够及时发掘异常节点,从而对异常运行状况做出快速反应;最后,以某地区配电网继保设施监测数据为例进行仿真分析,结果表明:该方法具有较高的异常检测性能,能够实现针对安全风险的自动校核与管控。