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为提高运维人员面对换流站生成的海量事件顺序记录(sequence events recorder, SER)数据的分析能力,提出一种基于关联规则算法的换流站SER事件组挖掘方法。首先利用原始SER事件特征筛选,建立换流站SER事件多维模型;进而利用关联规则算法FP-Growth算法进行数据挖掘与分析,得到换流站典型事件的SER支持组与置信事件;最后基于SER支持组与置信事件分析SER事件集可靠性,方便换流站运维人员及时发现换流站的设备异常动作,减少人工盘查SER造成的事件漏看、错看的可能性。通过挖掘昆柳龙直流(direct current, DC)换流站调试期间SER事件集,表明所提出的方法可以有效地挖掘SER事件集的关联性,为运维人员及时发现SER事件缺失起参考作用。 相似文献
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可再生能源在新型电力系统中的占比进一步加大,光伏机组并网容量有明显提升的趋势,而不同渗透率下的光伏发电系统动态行为对电网负荷特性产生显著影响,但光伏发电并网动态模型复杂、待辨识参数多,增大了模型实际运用难度.为此,基于光伏电站机理模型,建立光伏发电并网系统的动态离散等值模型,得到光伏发电并网系统的动态离散等值模型的模型参数;并采用IEEE 14节点系统研究不同渗透率下光伏发电并网系统的动态离散等值模型特性.仿真结果表明,光伏发电并网系统的动态离散等值模型能准确描述光伏发电系统的动态特性,且精度高、易于辨识. 相似文献
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