文献类型：期刊文章

作　　者：王波[1] 王佳丽[2] 刘涤尘[1] 陈思远[1]

WANG Bo;WANG Jiali;LIU Dichen;CHEN Siyuan(School of Electrical Engineering,Wuhan University,Wuhan 430072,Hubei Province,China;System Design Institute of Hubei Aerospace Technology Academy,Wuhan 430040,Hubei Province,China)

机构地区：[1]武汉大学电气工程学院,湖北省武汉市430072 [2]湖北航天技术研究院总体设计所,湖北省武汉市430040

出　　处：《中国电机工程学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(51477121)~~

年　　份：2019

卷　　号：39

期　　号：6

起止页码：1682-1691

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：电网薄弱节点的识别是电力系统安全稳定分析领域的重要内容之一。为了准确辨识电网薄弱环节,从数据驱动的角度出发,提出一种综合高维随机矩阵理论及熵理论的评估方法。分析利用电网实时数据构成高维随机矩阵的处理方法,将随机矩阵理论的统计规律映射到电网实际的运行状态,最后综合随机矩阵理论中M-P定理(TheMarcenkoPastur Law)、圆环率、线性特征值统计量及熵理论评估电网受扰后的脆弱性,构造了电网薄弱点判断指标。该方法不需要识别系统结构,避免了对系统的建模过程,且准确性较现有文献有所提升。通过IEEE39节点系统的仿真结果,验证了所提识别方法的有效性。

关 键 词：电力系统薄弱点识别  随机矩阵理论  熵理论 数据驱动 量测大数据  

分 类 号：TM71]