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基于广域测量系统的电网故障诊断方法研究的中期报告
本中期报告主要基于广域测量系统（WAMS）提出了一种电网故障诊断方法的研究方案。本方案旨在通过对电网故障的快速准确诊断，及时解决电网故障，保证电网的稳定性和安全性。
在本方案中，我们首先建立了一个WAMS测量网络，通过网络获取电网的实时动态信息，特别是电压、电流、相角等信息。然后，我们将这些信息输入到我们的故障诊断算法模型中，进行故障监测、定位和分类。
故障监测方面，本方案采用了一种基于支持向量机（SVM）的方法。我们首先对故障前期数据进行采集和处理，得到故障前期特征。然后，在故障发生时，我们将实时监测数据与故障前期特征进行比较，通过SVM分类算法进行故障检测，准确判断是故障还是正常状态。
故障定位方面，本方案采用了一种改进的事件树搜索（ETS）算法。在故障检测后，ETS算法通过搜索和推理，将故障位置限定在一个区域范围内。我们还将传统的ETS算法和改进的ETS算法进行了对比，实验结果表明，改进的ETS算法具有更高的定位准确度。
故障分类方面，本方案采用了一种基于聚类的方法。我们将不同类型的故障样本进行聚类，得到属于不同类别的故障群体。然后，在故障产生后，通过模糊聚类算法将实时监测数据进行聚类，确定故障类型。
综上所述，本方案提出了一种基于WAMS的电网故障诊断方法，具有快速、准确和可靠的特点。在今后的研究中，我们将进一步完善算法模型，提高其性能和适用性。