基于优选建模和深度置信网络的电压互感器误差定量评估方法

TM451; 电压互感器(potential transformer,PT)是电力系统中电压测量的关键设备,对PT的计量误差进行在线评估将有助于维护电能贸易结算的公平公正,其中基于数据驱动的PT在线评估方法因其评估性能优越而具有良好的工程应用前景,但存在着未考虑建模数据中是否含有异常数据以及无法定量评估等问题.为此,文中提出了一种基于优选建模和深度置信网络的定量评估方法,该方法通过无监督聚类技术确定理想的建模数据集,并利用深度置信网络进行训练得到PT定量评估模型,进而对PT实时输出信号进行分析实现误差定量评估.实验表明,该方法可有效检测出建模数据中的异常数据,且准确监测0.2级PT的计量误差状...

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Published in电测与仪表 Vol. 61; no. 8; pp. 55 - 77
Main Authors 徐云武, 李红斌, 张传计
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 华中科技大学电气与电子工程学院,武汉 430074 15.08.2024
Subjects
电压互感器
modeling data anomaly detection
potential transformer
优选建模
quan-titative evaluation
deep belief network
建模数据异常检测
定量评估
深度置信网络
optimal modeling
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ISSN1001-1390
DOI10.19753/j.issn1001-1390.2024.08.007

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Summary:TM451; 电压互感器(potential transformer,PT)是电力系统中电压测量的关键设备,对PT的计量误差进行在线评估将有助于维护电能贸易结算的公平公正,其中基于数据驱动的PT在线评估方法因其评估性能优越而具有良好的工程应用前景,但存在着未考虑建模数据中是否含有异常数据以及无法定量评估等问题.为此,文中提出了一种基于优选建模和深度置信网络的定量评估方法,该方法通过无监督聚类技术确定理想的建模数据集,并利用深度置信网络进行训练得到PT定量评估模型,进而对PT实时输出信号进行分析实现误差定量评估.实验表明,该方法可有效检测出建模数据中的异常数据,且准确监测0.2级PT的计量误差状态,实现在运PT计量性能的准确评估.
ISSN:1001-1390
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2024.08.007