基于随机矩阵理论的状态监测数据关联分析方法

• 作者: 王劭菁 任茂鑫 曹培 季怡萍 盛戈皞 罗林根
• 来源期刊: 高压电器
• 关键词: 状态监测 数据挖掘 关联分析 随机矩阵理论 大数据
• 年，卷（期）: 2024,（11）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 155-161,171
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13296/j.1001-1609.hva.2023.11.018

摘要

随着大数据技术在电力系统中应用研究的广泛开展，特别是针对设备多参量监测数据的关联分析，亟需新的数学工具对所获取的数据进行高效的数据表征及信息提取。文中采用高维随机矩阵对状态监测数据进行数学表征，并运用随机矩阵理论的特征根谱分析、MP定律、圆环率等理论，对设备状态监测数据进行数据挖掘。在理论方法基础上，文中以输电线路状态监测数据为研究对象，将输电线路电压及其谐波通过高维随机矩阵统一建模，并对其关联信息进行分析和提取。研究结果表明高维随机矩阵表征下的数据分析技术具备对设备状态信息的高度敏感性，适用于对多源数据关联关系的分析，且在设备状态分析应用中具有传统方法所缺乏的直观性与高效性。