基于KLDA-INFLO的继电保护整定数据异常识别方法

作者：董小瑞^*; 孙伟; 樊群才; 李鑫

来源：电力科学与技术学报, 2022, 37(06): 132-149.

DOI：10.19781/j.issn.1673-9140.2022.06.015

• 异常检测
• 数据挖掘
• 继电保护系统
• KLDA-INFLO

当前电力系统存在规模不断扩大、功率输入来源不断增多以及用电需求不断上升等现状，电网中出现电力运行扰动的频率不断增加，对继电保护稳定性提出了更高的要求。为实现对继电保护系统在运行过程中潜在扰动的及时应对，构建运行数据异常检测方法实施预警和分析。首先，采用基于核函数的线性判别分析(KLDA)模型，实现原始数据的降维处理从而达到降低运算负担、加快响应时间的效果；其次，结合基于被动式异常因子检测(INFLO)模型，依据运行整定参数正常数值范围，能够及时发掘异常节点，从而对异常运行状况做出快速反应；最后，以某地区配电网继保设施监测数据为例进行仿真分析，结果表明：该方法具有较高的异常检测性能，能够实现针对安全风险的自动校核与管控。

• 单位
  国网山西省电力公司运城供电公司