【摘 要】
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为发展基于数据驱动的电网态势感知理论与方法,基于样本协方差矩阵的最大特征值(Maximum Eigenvalue of Sample Covariance Matrix, MESCM),提出了一种适用于低信噪比场景的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(51567006),贵州省普通高等高校科技拔尖人才支持计划资助(2018036),贵州省科学技术基金(黔科合基础[2019]1100).
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为发展基于数据驱动的电网态势感知理论与方法,基于样本协方差矩阵的最大特征值(Maximum Eigenvalue of Sample Covariance Matrix, MESCM),提出了一种适用于低信噪比场景的电网异常状态检测方法。该方法源于随机矩阵理论,通过数据源矩阵的构造,窗口数据矩阵及其标准矩阵的构建,进而形成其样本协方差矩阵。通过该矩阵的最大特征值计算与越限判别,实现电网态势感知与预警。借助PSS/E软件,案例分析在一个IEEE 39节点系统及一个南方电网规划系统展开,涉及负荷异常跃变及三相
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