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题名基于高维随机矩阵分析的窃电识别方法
被引量：18
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作者
王颖琛
顾洁
金之俭
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机构
上海交通大学
大数据工程技术研究中心
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出处
《现代电力》
北大核心
2017年第6期71-78,共8页
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基金
国家863高技术基金项目(2015AA050204)
国家自然科学基金项目(51477100)
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文摘
窃电检查是用电检查的重点和难点。本文基于大数据理论,以电网运行采集参数为元素构建了高维随机矩阵,通过对矩阵的统计特性进行刻画,提出基于大数据分析的窃电识别方法,解决了传统窃电检查方法耗费人力大,时效性差,判断不精准的问题,从而实现了高效反窃电。文章以33节点电网运行模型为例,根据仿真采集到的电网随时间变化的电压电流等运行参数实现了对窃电发生判别、窃电发生时间确定、窃电地点的精确定位、窃电类型的判别。
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关键词
窃电识别
高维随机矩阵
协方差矩阵
经验谱密度函数
M-P律
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Keywords
recognition of electric larceny
high dimensionalrandom matrix
covariance matrix
empirical spectral densityfunction
M- P law
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分类号
TM732
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于随机矩阵的电网多元数据异常状态诊断
被引量：1
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作者
杨扬
刘道杰
李炜
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机构
山东石油化工学院机械与控制工程学院
中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司
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出处
《计算机测量与控制》
2023年第10期40-48,共9页
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基金
东营市科学发展基金项目(DJ2020014)。
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文摘
为了解决电网故障选线难题,有效提升电网安全运行水平,提出了一种基于随机矩阵系列理论的电网双重判据定位诊断方法,用于电网异常检测与故障类型识别;首先通过借助PMU采集电网各节点处三相电压、三相电流数据构建样本数据源矩阵,再分别从时间维度和空间维度判断故障时间、故障馈线及故障类型,实现纵横多重分析;其中时间维度以谱偏离度和平均谱半径为指标,M-P律和单环定理作为双重判据确定故障时间;空间维度采用滑动时窗得出样本协方差矩阵进行故障位置判定和故障类型识别;最后借助Matlab软件,以IEEE39节点系统和某油田实际电网为例,进行电网故障时刻确定、故障位置判定和故障类型识别;实验结果证明该方法相比其他算法,优势在于谱偏离度的大小比之前小了很多,从而大大扩展了故障检测的范围,提高了故障识别的效率。
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关键词
高维随机矩阵
平均谱半径
谱偏离度
M-P定律
单环定理
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Keywords
high-dimensionalrandom matrix
MSR(mean spectral radius)
spectrum deviation
M-P law
singleloop law
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分类号
TM721
[电气工程—电力系统及自动化]
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