论文摘要
电网薄弱节点的识别是电力系统安全稳定分析领域的重要内容之一。为了准确辨识电网薄弱环节,从数据驱动的角度出发,提出一种综合高维随机矩阵理论及熵理论的评估方法。分析利用电网实时数据构成高维随机矩阵的处理方法,将随机矩阵理论的统计规律映射到电网实际的运行状态,最后综合随机矩阵理论中M-P定理（TheMarcenkoPastur Law）、圆环率、线性特征值统计量及熵理论评估电网受扰后的脆弱性,构造了电网薄弱点判断指标。该方法不需要识别系统结构,避免了对系统的建模过程,且准确性较现有文献有所提升。通过IEEE39节点系统的仿真结果,验证了所提识别方法的有效性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王波,王佳丽,刘涤尘,陈思远
关键词: 电力系统薄弱点识别,随机矩阵理论,熵理论,数据驱动,量测大数据
来源: 中国电机工程学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 武汉大学电气工程学院,湖北航天技术研究院总体设计所
基金: 国家自然科学基金项目(51477121)~~
分类号: TM712
DOI: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.180284
页码: 1682-1691+1864
总页数: 11
文件大小: 788K
下载量: 487
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标签：电力系统薄弱点识别论文; 随机矩阵理论论文; 熵理论论文; 数据驱动论文; 量测大数据论文;