一种基于并联局域模型与数值仿真的电网严重故障筛选方法

技术特征：
1.一种基于并联局域模型与数值仿真的电网严重故障筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、基于并联局域模型判定预想故障的严重性，得到故障严重性判定结果；s2、基于所述并联局域模型的输出误差概率密度函数，得到所述故障严重性判定结果的置信度信息β；s3、基于所述置信度信息β与置信度阈值信息β
th
的比较信息，确定是否对所述故障严重性判定结果进行二次判定；s4、基于所述比较信息和所述二次判定的结果，得到最终故障严重性判定结果。2.根据权利要求1所述的基于并联局域模型与数值仿真的电网严重故障筛选方法，其特征在于，步骤s1中，所述得到故障严重性判定结果的具体步骤为：1)基于tvsi指标定义故障严重性判据c，表达式如下：其中，tvsi1、tvsi2和tvsi3分别是tvsi指标的三个分量，和分别是所述tvsi指标的三个分量的阈值，∨是布尔代数中的“或”运算；2)对于故障进行判定，如果所述判据c为“真”，则所述故障严重性判定结果为严重故障；否则，所述故障严重性判定结果为非严重故障。3.根据权利要求1所述的基于并联局域模型与数值仿真的电网严重故障筛选方法，其特征在于，步骤s2中，得到所述故障严重性判定结果的置信度信息β的具体为：基于所述输出误差概率密度函数计算所述故障严重性判定结果的置信度信息β，表达式为：其中，其中，和分别为tvsi指标第t个分量的真实值和估计值；为所述故障严重性判据中tvsi指标第t个分量的阈值；为tvsi指标第t个分量的误差概率密度函数。4.根据权利要求3所述的基于并联局域模型与数值仿真的电网严重故障筛选方法，其特征在于，步骤s2中，得到所述故障严重性判定结果的置信度信息还包括以下步骤：1)针对所述并联区域模型的重点区域和其他区域分别建立不同的所述输出误差概率密度函数；2)基于所述并联局域模型的输出tvsi指标tvsi
pred
与所述故障严重性判据中的tvsi指标的阈值tvsi
th
，得到所述故障严重性判定结果；基于tvsi
pred
、tvsi
th
和tvsi
pred
所在区域的
所述输出误差概率密度函数利用式(3)，计算得到所述故障严重性判定结果的置信度信息。5.根据权利要求4所述的基于并联局域模型与数值仿真的电网严重故障筛选方法，其特征在于，步骤1)所述分别建立不同的所述输出误差概率密度函数的步骤具体为：(1)基于所述tvsi指标的取值区间，将所述并联局域模型的输入特征空间划分成三个区域，表达式如下：其中，sd
1,t
、sd
2,t
和sd
3,t
分别为所述tvsi指标第t个分量对应的三个区域；sd
2,t
为所述tvsi指标第t个分量tvsi
t
(x)对应的重点区域；为很小的正数，取值为0.001；为很小的正数，取值为0.001；(2)计算所述并联局域模型在测试样本上的输出误差，然后分别计算各个区域对应的所述输出误差概率密度函数和6.根据权利要求1所述的基于并联局域模型与数值仿真的电网严重故障筛选方法，其特征在于，所述置信度阈值信息β
th
为99％。7.根据权利要求1所述的基于并联局域模型与数值仿真的电网严重故障筛选方法，其特征在于，步骤s3中，所述确定是否对所述故障严重性判定结果进行二次判定的具体为：如果所述故障严重性判定结果的置信度信息大于等于所述置信度阈值信息，则无需对所述故障严重性判定结果进行二次判定，所述故障严重性判定结果即为所述最终故障严重性判定结果；如果所述故障严重性判定结果的置信度信息小于所述置信度阈值信息，则需要对所述故障严重性判定结果进行二次判定，所述二次判定的结果即为所述最终故障严重性判定结果。

技术总结
本发明公开了一种基于并联局域模型与数值仿真的电网严重故障筛选方法，包括：基于并联局域模型判定预想故障的严重性，得到故障严重性判定结果；基于所述并联局域模型的输出误差概率密度函数，得到所述故障严重性判定结果的置信度信息；基于所述置信度信息与置信度阈值信息的比较信息，确定是否对所述故障严重性判定结果进行二次判定；基于所述比较信息和所述二次判定的结果，得到最终故障严重性判定结果。该方法有效结合了并联局域模型的计算速度优势和数值仿真的计算准确性优势，可以在确保故障筛选结果准确性的前提下减少故障筛选的耗时。耗时。耗时。


技术研发人员：王彬 孙宏斌 林银鸿 郭庆来 赵文禄
受保护的技术使用者：清华大学
技术研发日：2022.09.30
技术公布日：2023/2/3