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基于高维随机矩阵分析的窃电识别方法
被引量：
18
1
作者
王颖琛
顾洁
金之俭
《现代电力》
北大核心
2017年第6期71-78,共8页
窃电检查是用电检查的重点和难点。本文基于大数据理论,以电网运行采集参数为元素构建了高维随机矩阵,通过对矩阵的统计特性进行刻画,提出基于大数据分析的窃电识别方法,解决了传统窃电检查方法耗费人力大,时效性差,判断不精准的问题,...
窃电检查是用电检查的重点和难点。本文基于大数据理论,以电网运行采集参数为元素构建了高维随机矩阵,通过对矩阵的统计特性进行刻画,提出基于大数据分析的窃电识别方法,解决了传统窃电检查方法耗费人力大,时效性差,判断不精准的问题,从而实现了高效反窃电。文章以33节点电网运行模型为例,根据仿真采集到的电网随时间变化的电压电流等运行参数实现了对窃电发生判别、窃电发生时间确定、窃电地点的精确定位、窃电类型的判别。
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关键词
窃电识别
高维随机矩阵
协方差矩阵
经验
谱
密度
函数
M-P律
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职称材料
题名
基于高维随机矩阵分析的窃电识别方法
被引量：
18
1
作者
王颖琛
顾洁
金之俭
机构
上海交通大学
大数据工程技术研究中心
出处
《现代电力》
北大核心
2017年第6期71-78,共8页
基金
国家863高技术基金项目(2015AA050204)
国家自然科学基金项目(51477100)
文摘
窃电检查是用电检查的重点和难点。本文基于大数据理论,以电网运行采集参数为元素构建了高维随机矩阵,通过对矩阵的统计特性进行刻画,提出基于大数据分析的窃电识别方法,解决了传统窃电检查方法耗费人力大,时效性差,判断不精准的问题,从而实现了高效反窃电。文章以33节点电网运行模型为例,根据仿真采集到的电网随时间变化的电压电流等运行参数实现了对窃电发生判别、窃电发生时间确定、窃电地点的精确定位、窃电类型的判别。
关键词
窃电识别
高维随机矩阵
协方差矩阵
经验
谱
密度
函数
M-P律
Keywords
recognition of electric larceny
high dimensionalrandom matrix
covariance matrix
empirical spectral densityfunction
M- P law
分类号
TM732 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高维随机矩阵分析的窃电识别方法
王颖琛
顾洁
金之俭
《现代电力》
北大核心
2017
18
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