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基于大数据深化分析的电能质量扰动辨识方法研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
电能质量;随机矩阵理论;大数据深化分析;异常扰动辨识
中图分类号：
作者姓名：
徐昌宝;丁健;潘成达;王成全;孙鹏博;王启华;陈辉
作者机构：
国网内蒙古东部电力有限公司通辽供电公司,内蒙通辽 028000;西安爱科赛博电气股份有限公司,陕西西安 710119
文献出处：
引用格式：
[1]徐昌宝;丁健;潘成达;王成全;孙鹏博;王启华;陈辉-.基于大数据深化分析的电能质量扰动辨识方法研究)[J].电网与清洁能源,2022(12):33-40
A类：
大数据深化分析,异常扰动辨识
B类：
电能质量扰动,辨识方法,充电桩,分布式能源,新型储能,储能设备,新型设备,设备接入,致电,随机矩阵理论,高维随机矩阵,矩阵的谱,谱半径,电网电能,数据变化,自动辨识,电网运行数据
AB值：
0.248713
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