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隨機(jī)矩陣?yán)碚撛陔娏ο到y(tǒng)認(rèn)知中的應(yīng)用初探

發(fā)布時(shí)間:2019-02-12 10:00
【摘要】:數(shù)據(jù)是智能電網(wǎng)建設(shè)的戰(zhàn)略資源乃至主要驅(qū)動(dòng)力。如何處理智能電網(wǎng)中呈現(xiàn)海量、多樣、實(shí)時(shí)、真實(shí)等4個(gè)特征的4 Vs數(shù)據(jù),并從中提取信息,是電力系統(tǒng)大數(shù)據(jù)建設(shè)所面臨的核心問(wèn)題。描述了大數(shù)據(jù)的特征和引入了隨機(jī)矩陣?yán)碚撟鳛榛A(chǔ),以及提出電力系統(tǒng)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用思路和架構(gòu)。具體電力應(yīng)用方面,介紹了所開(kāi)發(fā)的早期事件發(fā)現(xiàn)、事件診斷和定位、相關(guān)性分析、可視化3D Power Map輔助展示等一系列功能。在此基礎(chǔ)上,建立起以隨機(jī)矩陣為理論基礎(chǔ),以數(shù)據(jù)為主要驅(qū)動(dòng)力的電力系統(tǒng)認(rèn)知體系框架,并探討其與傳統(tǒng)經(jīng)典認(rèn)知方案的區(qū)別。進(jìn)一步設(shè)計(jì)案例考查了其對(duì)壞數(shù)據(jù)的魯棒能力,其結(jié)果表明,隨機(jī)矩陣?yán)碚撨@種工具可以有效地處理電網(wǎng)中的復(fù)雜數(shù)據(jù),具有很好的學(xué)術(shù)研究意義和工程應(yīng)用價(jià)值。另通過(guò)仿真算例驗(yàn)證了隨機(jī)矩陣方案對(duì)數(shù)據(jù)異步的魯棒性。
[Abstract]:Data is the strategic resource and even the main driving force of smart grid construction. How to deal with 4 Vs data with 4 features, such as magnanimity, diversity, real time and reality in smart grid, and how to extract information from it are the core problems faced by big data in power system construction. This paper describes the characteristics of big data and introduces the stochastic matrix theory as the basis, and puts forward the applied train of thought and framework of power system big data. In the aspect of electric power application, a series of functions such as early event discovery, event diagnosis and location, correlation analysis, visual 3D Power Map display and so on are introduced. On this basis, a framework of power system cognitive system based on stochastic matrix and data as the main driving force is established, and the difference between it and traditional classical cognitive schemes is discussed. Further design cases are designed to examine its robustness to bad data. The results show that stochastic matrix theory is an effective tool to deal with complex data in power grid, and has good academic significance and engineering application value. The robustness of the random matrix scheme to data asynchrony is verified by a simulation example.
【作者單位】: 上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院;國(guó)網(wǎng)上海市電力公司市區(qū)供電公司;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51577115,61571296)~~
【分類號(hào)】:TM76

【相似文獻(xiàn)】

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5 吳翎燕;基于隨機(jī)矩陣?yán)碚摰慕鹑诰W(wǎng)絡(luò)“去噪”研究[D];武漢理工大學(xué);2013年

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9 丁曉峰;均值方差投資組合模型與隨機(jī)矩陣相關(guān)應(yīng)用[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2015年

10 潘攀;基于隨機(jī)矩陣?yán)碚摰闹袊?guó)股市互相關(guān)分析[D];暨南大學(xué);2014年

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本文編號(hào):2420334

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