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基于PMU的广域后备保护故障识别算法研究的中期报告
一、研究背景及意义
随着电力系统的规模日益扩大，大量的新能源、柔性直流输电和数字化技术的应用使得电力系统的复杂性和动态性进一步增加，传统的电力保护技术已无法满足电力系统可靠性和稳定性的要求。因此，如何应对电力系统的复杂性和动态性成为了电力保护技术面临的挑战之一。
PMU（PhasorMeasurementUnit）技术作为新一代电力系统监测和控制技术，具有高精度、高采样率、多元化测量能力等优点，广泛应用于电力系统中。基于PMU数据的广域保护技术，可以有效地提高电力系统的故障快速识别和保护响应能力，为电力系统的稳定运行提供强有力的支撑。
本研究的主要任务是针对PMU技术在广域保护领域的应用，研究有效的故障识别算法和高效的保护方案，提高电力系统的可靠性和稳定性。
二、研究内容及进展
1、基于PMU数据的广域故障识别算法
本研究利用PMU采集到的电压和电流数据，结合小波变换和支持向量机等机器学习算法，开发了一种高效的广域故障识别算法。通过对电力系统故障数据进行模拟，结果表明该算法具有较高的故障识别准确率和响应速度。
2、基于PMU数据的广域后备保护方案
在广域保护系统中，后备保护方案是保证电力系统故障切除的重要手段。本研究提出了一种基于PMU数据的广域后备保护方案，利用PMU实时监测电力系统的状态，通过故障诊断和故障传播分析，最终确定合适的后续保护方案。通过对IEEE39节点测试系统进行仿真，结果表明该方案具有高效、准确的故障切除能力。
三、下一步工作计划
1、进一步完善基于PMU数据的广域故障识别算法，提高识别准确性和响应速度。
2、进一步研究基于PMU数据的广域后备保护方案，优化保护性能和稳定性。
3、开展实际场景下的测试和应用验证，验证算法和方案的有效性和实用性。