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图2电网可视化及高维视角特色
对比高低维视角动图发现,低维检测手段往往是依据初始采样数据或少量数据的简单统计指标(如均值、方差)的包络线,对数据资源利用不够充分,其最终效果也表现为对故障敏感性和可辨别度不高。而本文所提的高维指标不仅可以发现并定位异常,而且兼具敏感性和鲁棒性—当部分数据异常,数据缺失,乃至核心区域即信号源相关数据丢失时仍可有效地认知电网运行情况。
4结论
随机矩阵理论和基于此的随机矩阵建模方案给电力系统认知提供了一种全新的视角,该种方案可以有效地利用系统中的大数据资源,同时避开经典基于模型的方案所存在的一些极难回避的问题;特别的,该方案对于坏数据具有非常好的鲁棒性。
当前,基于随机矩阵理论的电网分析和应用尚处起步阶段;长远来看,数据资源将越来越丰富,数据极有可能成为电网认知的主要驱动力。另一方面,我们也应意识到数据驱动方案与常规建模方案并不冲突,各具特色。统计指标与经典指标的结合,将会是未来一段时间电力系统认知的研究趋势。
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