【摘 要】
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随着海量充电桩、分布式能源和新型储能设备等新型设备接入电网，导致电能质量问题日益突出。该文以随机矩阵理论为基础，提出基于大数据深化分析的电能质量扰动辨识方法，实现电能质量异常扰动的高精度辨识及挖掘。利用高维随机矩阵对电能质量状态进行表征；通过计算随机矩阵的谱半径来映射电网电能质量的数据变化状态，以实现电能质量扰动的自动辨识；以仿真的电网运行数据为对象进行实例分析，验证了所提方法的有效性。
【机 构】
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国网内蒙古东部电力有限公司通辽供电公司
【基金项目】
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国家电网内蒙东通辽电力公司科技项目（MDKJXM20190784）～～；
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随着海量充电桩、分布式能源和新型储能设备等新型设备接入电网，导致电能质量问题日益突出。该文以随机矩阵理论为基础，提出基于大数据深化分析的电能质量扰动辨识方法，实现电能质量异常扰动的高精度辨识及挖掘。利用高维随机矩阵对电能质量状态进行表征；通过计算随机矩阵的谱半径来映射电网电能质量的数据变化状态，以实现电能质量扰动的自动辨识；以仿真的电网运行数据为对象进行实例分析，验证了所提方法的有效性。
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