摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
1 绪论 | 第10-17页 |
1.1 背景与意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
1.2.1 随机矩阵理论在电力系统的应用 | 第11-13页 |
1.2.2 电网异常状态检测 | 第13-14页 |
1.2.3 电网薄弱节点辨识 | 第14-15页 |
1.3 论文研究内容与章节安排 | 第15-17页 |
2 基于随机矩阵理论的量测数据建模方法 | 第17-35页 |
2.1 引言 | 第17页 |
2.2 随机矩阵理论的基本定义与变换 | 第17-21页 |
2.2.1 特征值与特征向量 | 第17页 |
2.2.2 矩阵的奇异值分解 | 第17-18页 |
2.2.3 样本协方差矩阵 | 第18-19页 |
2.2.4 经验谱分布函数 | 第19页 |
2.2.5 常用矩阵 | 第19-21页 |
2.2.6 常用变换 | 第21页 |
2.3 随机矩阵理论的相关定理 | 第21-25页 |
2.3.1 半圆率 | 第21-22页 |
2.3.2 Marchenko-Pastur定理 | 第22-23页 |
2.3.3 圆环定理 | 第23-24页 |
2.3.4 线性特征值统计量 | 第24-25页 |
2.4 电力系统中基于量测数据的高维随机矩阵建模 | 第25-30页 |
2.4.1 基于随机矩阵理论的WAMS数据处理及极限谱分布 | 第25-27页 |
2.4.2 基于随机矩阵理论的时间序列数据处理及极限谱分布 | 第27-30页 |
2.5 仿真分析 | 第30-33页 |
2.5.1 基于量测数据的随机矩阵建模 | 第31-32页 |
2.5.2 基于量测数据的谱分布分析 | 第32-33页 |
2.6 本章小结 | 第33-35页 |
3 基于随机矩阵理论的电网异常状态检测 | 第35-59页 |
3.1 引言 | 第35页 |
3.2 异常状态评估数据模型构建 | 第35-36页 |
3.3 异常信号检测判据与执行算法 | 第36-41页 |
3.3.1 基于圆环率的异常状态检测指标 | 第36-38页 |
3.3.2 基于M-P率的异常状态检测指标 | 第38-40页 |
3.3.3 基于线性特征值统计量的异常状态检测指标 | 第40-41页 |
3.4 故障严重性量化指标 | 第41-44页 |
3.4.1 考虑异常情况的高维随机矩阵表示 | 第41-42页 |
3.4.2 故障严重程度的Trace检测 | 第42-43页 |
3.4.3 故障严重程度的谱分布检测 | 第43-44页 |
3.5 扰动的相关性分析 | 第44-47页 |
3.5.1 增广矩阵构建 | 第44-45页 |
3.5.2 相关性分析步骤 | 第45-46页 |
3.5.3 基于随机矩阵方法分析相关性的优势 | 第46-47页 |
3.6 算例分析 | 第47-57页 |
3.6.1 基于随机矩阵理论的异常检测有效性验证 | 第47-52页 |
3.6.2 基于随机矩阵理论的故障严重程度判断有效性验证 | 第52-55页 |
3.6.3 基于随机矩阵理论的相关性分析有效性验证 | 第55-56页 |
3.6.4 基于随机矩阵理论的异常检测快速性验证 | 第56-57页 |
3.7 本章小结 | 第57-59页 |
4 基于随机矩阵理论的电网薄弱点判别 | 第59-73页 |
4.1 引言 | 第59页 |
4.2 理论构建 | 第59-60页 |
4.2.1 熵理论 | 第59页 |
4.2.2 电网结构薄弱环节 | 第59-60页 |
4.3 基于随机矩阵理论的薄弱节点评估模型 | 第60-66页 |
4.3.1 数据模型 | 第60-61页 |
4.3.2 基于M-P率的节点薄弱性指标 | 第61-62页 |
4.3.3 基于圆环率的节点薄弱性指标 | 第62-64页 |
4.3.4 考虑系统消纳冲击能力的节点薄弱性指标 | 第64-65页 |
4.3.5 综合节点脆弱性评价指标 | 第65-66页 |
4.4 仿真分析 | 第66-72页 |
4.4.1 基于随机矩阵理论的薄弱节点辨识有效性分析 | 第66-69页 |
4.4.2 基于随机矩阵理论的薄弱节点辨识准确性分析 | 第69-72页 |
4.5 本章小结 | 第72-73页 |
5 结论与展望 | 第73-75页 |
5.1 本文结论 | 第73-74页 |
5.1.1 结论 | 第73-74页 |
5.1.2 论文创新点 | 第74页 |
5.2 工作展望 | 第74-75页 |
参考文献 | 第75-79页 |
攻读硕士学位期间参与的科研课题及取得相关成果 | 第79-80页 |
致谢 | 第80-81页 |