基于异构数据模型的电-气耦合网络状态感知方法研究

• 作者: 孙秋野 张化光 王睿 胡旭光 马大中
• 来源期刊: 中国科学（技术科学）
• 关键词: 电-气耦合网络 多时间尺度 异构数据模型 数据驱动 谱分析
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 346-360
• 页数: 15页
• 语种: 中文
• DOI: 10.1360/SST-2019-0087

摘要

随着电力、天然气网络开放互联,多能流耦合在实现能源科学管理与优化调度的同时,彼此间能量转换使得原本独立能源网络的状态感知复杂度增加.因此,在实现快速分析及考虑耦合网络特性的基础上,本文提出一种针对多维电-气耦合网络的异构数据模型状态感知方法.首先,针对子网络交互影响以及相应检测变量变化过程,构建出刻画不同子网络时间响应特性的异构数据模型.然后将构造的模型通过归一化及函数转换得到对应的协方差矩阵提高节点数据变化灵敏度,并且将状态感知判断转化为随机矩阵谱差异值变化程度的分析.在确定网络状态改变的前提下,根据谱分布对应的最大特征向量得到发生变化的网络节点,从而完成整个耦合网络状态感知过程.最后对不同电-气耦合网络状态改变情况进行仿真,仿真结果验证了本文所提方法的可行性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张化光		248	3178	31.0	43.0
2	孙秋野		62	654	14.0	24.0
3	王睿		18	16	3.0	3.0
4	马大中		31	294	8.0	17.0
5	胡旭光		7	6	1.0	2.0