互联电力系统广域监测技术

　　广域监测系统（Wide Area Measurement/Monitoring System，WAMS），是指基于同步相量技术构成的新一代电网动态监测和控制系统。基于GPS授时的时钟同步技术，通过在关键节点布局同步相量测量单元（PMU），实现对全网同步相量及电网主要数据的实时高速采集。通过主站平台对采集数据进行处理，完成对电网正常运行与事故扰动情况下的实时监测与分析计算，及时获得并掌握电网运行的动态过程。本书主要介绍了在广域量测技术广泛应用背景下，对测量信号的分析处理方法及相关高级应用。相比于同类书籍，本书理论性强，且提供了大量算例用于实践验证。 本书首先介绍了广域监测系统的体系架构，以及电力系统动态过程的时空建模；针对量测数据处理部分，介绍了高级数据处理和特征提取，以及多传感器多时态数据融合；重点介绍了系统状态监测和准实时分析与监控，采用多种方法实现扰动检测和振荡模式识别等；文中给出了算例，对系统特征、方法性能等进行了分析和解释说明。 我国电网已进入数字化、信息化、智能化时代，未来利用广域信息的电网运行控制技术有很好的应用前景。本书适合智能电网、能源互联网等专业技术人员，以及电力系统及其自动化专业师生阅读。

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目录

译者序
原书前言
第1章广域监测和分析系统
11引言
12广域监测系统概述
13数据收集与管理
14未来智能监测和分析系统面临
的挑战
参考文献
第2章广域监测系统的体系结构
21引言
22WAMS的体系结构
221集中式WAMS结构
222分层式WAMS结构
223混合式WAMS结构
23数据融合中的问题
231数据
232智能同步相量数据
融合
233电力系统数据融合
策略
234数据同化的通用框架
24多模块与单模块模型间的
关系
参考文献
第3章电力系统动态过程的时空
建模
31引言
32大规模时空测量数据的可
视化
33多元过程的空间时间
建模
331经验正交函数（EOF）
分析
332基于SVD的本征正交
分解
333与平均值的偏差
34空间时间插值方法
341背景
342相似性度量
343空间结构
344权重的推导
345实际问题
35降维
351邻近度（相似度）
度量
352非线性频谱降维
36示例
361小信号响应
362大系统响应
363统计分析
37传感器安置
371问题构建
372约束下的传感器放置
参考文献
第4章先进的数据处理和特征
提取
41引言
42功率振荡监测
43时频表示
431HilbertHuang分析
432小波分析
433TeagerKaiser算子
434动态谐波回归
44多元多尺度分析
441多信号Prony分析
442库普曼（Koopman）
分析
45环境刺激下的响应
451模型的方程
452模态响应
453整体系统响应
46在测量数据的应用
461HHT分析
462小波分析
参考文献
互联电力系统广域监测技术目录第5章多传感器多时态数据
融合
51引言
52数据融合原则
53数据预处理和转换
531带通滤波和降噪
532区域级融合
54特征提取和特征选择
541特征提取
542数据压缩
543独立测量
544过滤和多尺度监测
55用于系统监视的多传感器融合
方法
551单尺度分析
552使用自相关神经网络的
非线性PCA
553多模块POD（PCA）
分析
554非线性PCA
555盲源分离
56多传感器数据融合的其他
方法
参考文献
第6章系统状态监测
61引言
62电力系统运行状况监测
63扰动和异常检测
64基于模态的健康监测
方法
641滤波和数据处理
642熵与能量
643基于熵的系统变化
检测
65广域区间振荡监测
651案例A
652案例B
66基于高维模式识别的
监测
661稀疏传播实现
662数据聚类
663数值算例
664混合方案
67电压和无功功率监测
671测量数据
672电压监测的统计
方法
673复数形式的POD/PCA
分析
参考文献
第7章准实时分析与监控
71引言
72系统行为的准实时监控
73数据处理与调整
731小波降噪与滤波
732基于EMD的滤波
74通过系统行为变化进行损伤
检测
741事件触发
742基于线性滤波的事件
检测
743例证
75时间序列法检测异常
操作
751准实时实现
752希尔伯特变换的准实时
实现
753局部平均速度
76基于模式识别的扰动
检测
77基于滑动窗口的方法
771局部HHT分析
772数值算例
773基于滑动窗口的Koopman
模式分析
78递归处理方法
781线性回归的状态空间
模型
782系统振荡模式的自适应
跟踪
参考文献
第8章广域PMU测量的可解释性
和可视化
81引言
82发电机组振荡的损失
821运行背景
822记录的测量数据
83记录数据的分析和可视化
831振荡模态特征
832阻尼计算
833瞬时参数
834量测数据的多时间多
尺度分析
835性能评估
84模式识别分析
841扩散映射分析
842与其他方法的比较
85POD/BSS分析
86电力系统模型验证
861小信号分析
862大系统特性
87控制性能评估
参考文献
附录A本征正交模式的物理
意义
A1基于特征值的分解
A2基于SVD的POD
参考文献
附录B五机测试系统及参数
B1系统数据
B2基础方式潮流
参考文献
附录C可改善经验模式分解的
掩蔽技术
C1基于能量的掩蔽技术
参考文献