基于高維隨機(jī)矩陣分析的竊電識(shí)別方法

1、基于高維隨機(jī)矩陣分析的竊電識(shí)別方法基于高維隨機(jī)矩陣分析的竊電識(shí)別方法王穎琛王穎琛顧潔顧潔金之儉金之儉上海交通大學(xué)上海交通大學(xué)大數(shù)據(jù)工程技術(shù)研究中心大數(shù)據(jù)工程技術(shù)研究中心摘要：竊電檢查是用電檢查的重點(diǎn)和難點(diǎn)。本文基于大數(shù)據(jù)理論以電網(wǎng)運(yùn)行采集參數(shù)為元素構(gòu)建了高維隨機(jī)矩陣通過(guò)對(duì)矩陣的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行刻畫(huà)提出基于大數(shù)據(jù)分析的竊電識(shí)別方法解決了傳統(tǒng)竊電檢查方法耗費(fèi)人力大時(shí)效性差判斷不精準(zhǔn)的問(wèn)題從而實(shí)現(xiàn)了高效反竊電。文章以33節(jié)點(diǎn)電網(wǎng)運(yùn)行模型為例根據(jù)仿

2、真采集到的電網(wǎng)隨時(shí)間變化的電壓電流等運(yùn)行參數(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)竊電發(fā)生判別、竊電發(fā)生時(shí)間確定、竊電地點(diǎn)的精確定位、竊電類(lèi)型的判別。關(guān)鍵詞：竊電識(shí)別高維隨機(jī)矩陣協(xié)方差矩陣經(jīng)驗(yàn)譜密度函數(shù)MP律作者簡(jiǎn)介：作者簡(jiǎn)介：王穎琛(1991)女碩士研究生研究方向?yàn)榇髷?shù)據(jù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用Email:cherish102727@作者簡(jiǎn)介：作者簡(jiǎn)介：顧潔(1971)女副教授碩士生導(dǎo)師研究方向?yàn)榇髷?shù)據(jù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用智能電網(wǎng)規(guī)劃與運(yùn)行等Email:gujie@sjt

3、u.作者簡(jiǎn)介：作者簡(jiǎn)介：金之儉(1965)男教授博士生導(dǎo)師研究方向?yàn)榇髷?shù)據(jù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用智能電網(wǎng)規(guī)劃與運(yùn)行等Email:zjjin@sjtu.。收稿日期：收稿日期：20160806基金：基金：國(guó)家863高技術(shù)基金項(xiàng)目(2015AA050204)ElectricElectricLarcenyLarcenyRecognitionRecognitionMethodMethodBasedBasedononHighHighDimensiona

4、lDimensionalRomRomMatrixMatrixAnalysisAnalysisWANGWANGYingchenYingchenGUGUJieJieJINJINZhijianZhijian始時(shí)間和終止時(shí)間、精確定位竊電地點(diǎn)及辨識(shí)竊電類(lèi)型對(duì)高維隨機(jī)矩陣?yán)碚撛诟`電分析中的應(yīng)用進(jìn)行探討。1高維隨機(jī)矩陣?yán)碚摵?jiǎn)介高維隨機(jī)矩陣?yán)碚摵?jiǎn)介電力系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)各節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)產(chǎn)生大量的運(yùn)行數(shù)據(jù)例如節(jié)點(diǎn)電壓、節(jié)點(diǎn)電流、節(jié)點(diǎn)有功功率、節(jié)點(diǎn)無(wú)功功率等。這些隨時(shí)

5、間變化的量反映了電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)將電網(wǎng)運(yùn)行參量抽象為一個(gè)大型的隨機(jī)矩陣并構(gòu)建該隨機(jī)矩陣的樣本協(xié)方差矩陣。協(xié)方差矩陣的特征值分布與經(jīng)驗(yàn)特征值譜密度函數(shù)反映了系統(tǒng)運(yùn)行特征的變化規(guī)律可以據(jù)此確定竊電發(fā)生的相關(guān)信息。1.11.1基于高維隨機(jī)矩陣的電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)建?；诟呔S隨機(jī)矩陣的電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)建模電網(wǎng)運(yùn)行過(guò)程中會(huì)實(shí)時(shí)產(chǎn)生如節(jié)點(diǎn)電壓節(jié)點(diǎn)電流節(jié)點(diǎn)有功等運(yùn)行參數(shù)這些運(yùn)行參數(shù)在電力用戶(hù)用電信息采集系統(tǒng)中一般以時(shí)間序列的形式進(jìn)行儲(chǔ)存且在沒(méi)有異常的情況下變化

6、平穩(wěn)不會(huì)有突變點(diǎn)。結(jié)合電網(wǎng)運(yùn)行參數(shù)的這些特性對(duì)電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)進(jìn)行如下建模:(1)構(gòu)建電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的高維隨機(jī)矩陣(2)求取該高維隨機(jī)矩陣的協(xié)方差矩陣(3)求取該協(xié)方差矩陣的特征值應(yīng)用MP律單環(huán)率等經(jīng)典隨機(jī)分析理論對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行特征進(jìn)行分析判斷。1.21.2基于高維隨機(jī)矩陣?yán)碚摰碾娋W(wǎng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)表征方法基于高維隨機(jī)矩陣?yán)碚摰碾娋W(wǎng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)表征方法隨機(jī)矩陣是指矩陣中至少有一個(gè)元素為隨機(jī)變量所構(gòu)成的矩陣。行數(shù)和列數(shù)都趨于無(wú)窮的隨機(jī)

7、矩陣稱(chēng)之為高維隨機(jī)矩陣。在實(shí)際應(yīng)用中一般將行數(shù)和列數(shù)均超過(guò)100的矩陣視作高維矩陣[56]。高維隨機(jī)矩陣?yán)碚撝斜硎敬髷?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的形式不一隨機(jī)矩陣中的元素可以是確定的數(shù)據(jù)也可以是遵循某些分布的隨機(jī)數(shù)。假設(shè)電網(wǎng)中設(shè)有n個(gè)觀(guān)測(cè)點(diǎn)每一個(gè)觀(guān)測(cè)點(diǎn)可以得到一個(gè)電網(wǎng)運(yùn)行參數(shù)在觀(guān)測(cè)時(shí)間點(diǎn)t的一個(gè)時(shí)間序列向量xi∈Ct1i=12…n由觀(guān)測(cè)點(diǎn)采集到的運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)可以構(gòu)成一個(gè)nt維的時(shí)間序列矩陣:常規(guī)的統(tǒng)計(jì)方法處理該矩陣的適用范圍為維數(shù)小于10且為固定值的數(shù)據(jù)集