【摘 要】
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为了提高现有电网异常状态检测方法的计算效率,扩大其应用范围,基于样本协方差矩阵最大特征值(maximum eigenvalue of sample covariance matrix,MESCM)算法,提出一种改进算法。该算法基于随机矩阵理论,以标准M-P律的上确值作为样本协方差矩阵特征值的阈值,并引进动态的异常状态检测阈值,实现对不同信噪比环境下电网异常状态的检测分析。案例分析以IEEE 39节点网络和一个实际的高压直流输电系统为模型,通过设置短路故障,将改进MESCM算法与平均谱半径(mean spe
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,武汉大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572237)。
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为了提高现有电网异常状态检测方法的计算效率,扩大其应用范围,基于样本协方差矩阵最大特征值(maximum eigenvalue of sample covariance matrix,MESCM)算法,提出一种改进算法。该算法基于随机矩阵理论,以标准M-P律的上确值作为样本协方差矩阵特征值的阈值,并引进动态的异常状态检测阈值,实现对不同信噪比环境下电网异常状态的检测分析。案例分析以IEEE 39节点网络和一个实际的高压直流输电系统为模型,通过设置短路故障,将改进MESCM算法与平均谱半径(mean spe
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