基于PMU量测数据的噪声环境下电力系统故障检测

随着广域量测系统(Wide-Area Measurement System,WAMS)部署的日趋完善，为电力系统提供了海量高准确度的量测数据，这些数据被广泛用于电力系统的故障检测。但量测数据中噪声的存在会影响故障检测的准确性，导致漏判的发生，使电网面临故障范围扩大的风险。因此，提出了一种适用于噪声环境下的电网故障检测方法，该方法源于随机矩阵理论（Random Matrix Theory,RMT），通过对量测数据矩阵进行增维处理以弱化噪声的影响，并对数据源矩阵进行预处理，从理论上推导出抗噪性能优异的故障检测指标，通过比较故障检测指标与阈值的大小关系实现电网的故障检测，为调度运行人员实时监视电网运行状态提供依据。在IEEE 39节点系统设置算例，验证了该方法的有效性。