基于改进动态时间弯曲的PMU频率异常检测及类型识别

高比例可再生能源电力系统中不确定性、复杂性和脆弱性问题日益凸显,亟须利用同步相量测量单元（PMU）的高质量量测数据支撑系统动态安全监控。然而,PMU数据受到各类因素影响,存在不同程度的质量问题,影响着数据的各类高级应用。对此,以频率量测数据为切入点,提出了一种数据驱动的PMU频率数据异常检测及类型识别方法。首先,归纳了频率数据的典型异常类型,并构造各类频率数据异常特征。进一步,提出了一种动态时间弯曲改进策略,通过动态调整弯曲窗口来有效量化各类异常特征。最后,基于局部离群因子法实现频率数据的异常检测及类型识别。以实际电网PMU频率数据为例,验证了所提方法的有效性。     

多通道配电网同步相量测量装置模拟器的设计

基于ARM cortex-A8处理器硬件平台,设计了一种支持多种通信方式、可模拟多台PMU的多通道配电网同步相量测量装置模拟器。该模拟器以现有《电力系统实时动态监测系统第2部分:数据传输协议》(GB/T 26865.2—2011)通信规约为基础,在Linux操作系统中选择读取已有文件数据或随机产生数据,生成符合通信规约要求的数据报文,并通过socket建立多通道连接,完成各种帧的封装与传输。此模拟器克服了使用PMU实体装置进行测试的缺点,从而方便了WAMS系统数据传输的相关测试。     

基于对称亮度映射和虚拟多曝光融合的非均匀光照图像增强

针对非均匀光照图像存在局部过暗或过亮区域而导致图像对比度低、细节不清晰和可视化效果差的问题,提出了一种基于对称亮度映射和虚拟多曝光融合的图像增强方法。该方法通过颜色空间转换保留输入图像的色度和饱和度分量并分离出亮度分量进行增强。根据相机响应模型,采用图像信息熵和平均梯度最大化原则估计最优曝光比,设计了一种对称亮度映射函数用于虚拟生成对应的最优增强曝光图像和减弱曝光图像,从而与原始亮度分量一起组成具有不同曝光的图像序列,再使用带细节提升的多曝光融合方法对该图像序列重构即得到增强结果。实验结果表明,本文方法在7个公开数据集上的图像信息熵、平均梯度、图像对比度、颜色一致性评价指标均值分别为7.644,9.209,450.683,0.962,均优于对比方法,获得了动态范围高、对比度强、细节清晰和可视化效果好的增强结果。