文献类型：期刊文章

作　　者：徐昌宝[1] 丁健[1] 潘成达[1] 王成全[1] 孙鹏博[2] 王启华[2] 陈辉[2]

XU Changbao;DING Jian;PAN Chengda;WANG Chengquan;SUN Pengbo;WANG Qihua;CHEN Hui(Tongliao Power Supply Company of State Grid Inner Mongolia East Electric Power Co.,Ltd.,Tongliao 028000,Inner Mongolia,China;Xi’an Action Power Electric Co.,Ltd.,Xi’an 710119,Shaanxi,China)

机构地区：[1]国网内蒙古东部电力有限公司通辽供电公司,内蒙通辽028000 [2]西安爱科赛博电气股份有限公司,陕西西安710119

出　　处：《电网与清洁能源》

基　　金：国家电网内蒙东通辽电力公司科技项目(MDKJXM20190784)。

年　　份：2022

卷　　号：38

期　　号：12

起止页码：33-40

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：随着海量充电桩、分布式能源和新型储能设备等新型设备接入电网,导致电能质量问题日益突出。该文以随机矩阵理论为基础,提出基于大数据深化分析的电能质量扰动辨识方法,实现电能质量异常扰动的高精度辨识及挖掘。利用高维随机矩阵对电能质量状态进行表征;通过计算随机矩阵的谱半径来映射电网电能质量的数据变化状态,以实现电能质量扰动的自动辨识;以仿真的电网运行数据为对象进行实例分析,验证了所提方法的有效性。

关 键 词：电能质量 随机矩阵理论  大数据深化分析  异常扰动辨识  

分 类 号：TM77]