發(fā)布時(shí)間：2017-11-20 13:21

  本文關(guān)鍵詞：高維隨機(jī)矩陣描述下的量測(cè)大數(shù)據(jù)建模與異常數(shù)據(jù)檢測(cè)方法

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【摘要】：隨著互聯(lián)電網(wǎng)運(yùn)行方式的愈加復(fù)雜多變以及廣域量測(cè)系統(tǒng)部署的越來越完善,以廣域測(cè)量系統(tǒng)(wide area measurement system,WAMS)量測(cè)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的實(shí)時(shí)穩(wěn)定分析成為必然要求。與此同時(shí),如何對(duì)全網(wǎng)多節(jié)點(diǎn)毫秒級(jí)海量WAMS大數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空同步處理和異常數(shù)據(jù)檢測(cè),成為阻礙其發(fā)揮更大作用的關(guān)鍵問題。因此,該文提出基于高維隨機(jī)矩陣描述的WAMS量測(cè)大數(shù)據(jù)建模與分析方法。首先在對(duì)WAMS量測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)空特性分析的基礎(chǔ)上,根據(jù)高維隨機(jī)矩陣?yán)碚?進(jìn)行了WAMS量測(cè)大數(shù)據(jù)的高維隨機(jī)矩陣模型構(gòu)建,然后推導(dǎo)了其異常數(shù)據(jù)檢測(cè)理論和方法,最后在仿真算例上模擬實(shí)測(cè)量測(cè)數(shù)據(jù),通過對(duì)比不同異常時(shí)刻量測(cè)數(shù)據(jù)的Trace檢測(cè)和譜分布,驗(yàn)證了該量測(cè)大數(shù)據(jù)的建模方法的有效性與適用性。
【作者單位】： 武漢大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TM732
【正文快照】： 0引言隨著現(xiàn)階段電網(wǎng)互聯(lián)程度的加深和運(yùn)行方式越來越復(fù)雜多變,電網(wǎng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)分析和控制顯得越發(fā)關(guān)鍵。廣域測(cè)量系統(tǒng)(wide area measurementsystem,WAMS)的廣泛覆蓋也從理論上實(shí)現(xiàn)了全網(wǎng)可觀的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),使得電網(wǎng)實(shí)時(shí)穩(wěn)定分析與控制成為可能[1]。在實(shí)際中,由于WAMS系統(tǒng)高速大

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7 高瑩;非負(fù)矩陣的性質(zhì)及隨機(jī)矩陣的范數(shù)[D];陜西師范大學(xué);2011年

8 蘇瑩;隨機(jī)矩陣在金融股票中的應(yīng)用[D];鄭州大學(xué);2014年

9 鐘明軒;隨機(jī)矩陣?yán)碚撛贛IMO通信系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2013年

10 盧一瑋;基于大維隨機(jī)矩陣?yán)碚摰腗IMO雷達(dá)DOD-DOA聯(lián)合估計(jì)方法研究[D];吉林大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：1207289