基于随机矩阵理论的智能电网大数据体系结构设计

• 作者: 李贤 来骥 王艺霏 连浩 陈重韬
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 智能电网 随机矩阵理论 算法模型 云端 大数据库
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 电力自动化及应用
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: TP39
• 语种: 中文
• DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.201903004

摘要

针对智能电网数据繁多、用户应用困难的技术问题,提出了新型的大数据驱动方法,并设计出基于随机矩阵理论处理智能电网大数据的系统.通过随机矩阵理论建立随机矩阵算法模型,对智能电网大数据库中的数据获取样本,并进行训练、学习,建立用户需求的数据模型.通过计算,将隐藏在智能电网大数据中的宏观数据转换成微观数据,供用户参考使用,从本质上发现影响智能电网正常运行的参数.计算数据不仅可以本地显示,还能够远程上传到SG186营销系统,供各种用户使用,同时,还可以通过无线通讯的方式上传云端,实现计算数据的永久性保存.设计的方案随机矩阵理论算法引入到智能电网大数据体系,不仅提高了智能电网大数据的直观显示,还为后续工作的进一步开展提供技术参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王艺霏		6	4	1.0	2.0
2	李贤		4	1	1.0	1.0
3	连浩		3	0	0.0	0.0
4	来骥		5	3	1.0	1.0
5	陈重韬		1	0	0.0	0.0