基于高维随机矩阵的系统状态评估方法研究
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国家自然科学基金资助项目(51507091);国家电网公司科技项目"面向电能贸易结算的电子式互感器计量运行态势多维度分析及风险评估研究


Research on System Condition Assessment Based onLarge Dimensional Random Matrices
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    摘要:

    介绍了高维随机矩阵数学基础,重点是马尔琴科-帕斯图定理和单环定理;阐述了高维随机矩阵应用于状态评估的一般性方法,包括适用性条件、矩阵构造方法以及状态评估指标;讨论了单环定理的具体编程步骤;举了2个应用场景为例,分别是电力设备状态评估和电网运行状态评估。仿真结果表明,高维随机矩阵可用于评估系统状态,通过状态评估指标能有效反映出电力设备的健康状态和电网运行的故障状态。

    Abstract:

    Mathematics foundation is introduced,and the key points are Marchenko-Pastur Law and Single-ring Law.General method of applying large dimensional random matrices theory to condition assessment is conducted,including application condition,matrices construction method,and assessment indexes.Then the specific programing steps of single-ring law are discussed.Finally,two application scenarios are taken as examples,respectively are electrical equipment condition assessment and power gird condition assessment.The simulation results indicate that large dimensional random matrices theory is able to be applied to assess the status of a complex system,the health status of electrical equipment and the fault operation status of power grids shall be reflected through the assessment indexes.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

程含渺,李红斌,徐晴,纪峰,陈刚,田正其.基于高维随机矩阵的系统状态评估方法研究[J].电力工程技术,2018,37(1):72-78

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  • 收稿日期:2017-08-29
  • 最后修改日期:2017-09-23
  • 录用日期:2017-09-11
  • 在线发布日期: 2018-01-31
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