【精彩论文】基于随机矩阵理论和聚类算法的电能表运行状态评估方法

观点凝练

摘要：随着智能配电网络规模的扩大以及电网结构的复杂化，电力大数据呈指数级增长，电力设备的检、监测评估面临新的挑战。在大数据原理和数据挖掘分析的基础上，提出一种基于随机矩阵理论和聚类算法的电能表运行状态评估方法。首先，对电力大数据统一预处理，完成时间序列数据表征；然后，采用实时分离窗技术整合时序数据；其次，基于随机矩阵理论，对多维度电能表时间序列数据实时计算、分析统计量时序特征；进一步，采用改进的时间规整聚类算法计算时序数据相似度，从而对随机矩阵统计量聚类分级；最后，分析聚类结果，得到电能表运行状态评估等级和范围，完成电能表实时运行状态评估。实例分析和对比研究结果表明，与传统的主元分析评估方法相比，所提出的新型电能表运行状态评估方法具有良好的鲁棒性、可靠性和时效性，为电力电网检测技术应用研究提供了新思路。
结论：本文提出了基于随机矩阵理论和DTW聚类算法的电能表运行状态评估方法，构建了2种随机矩阵模型分别应用于对整个批次电能表运行状态和单个电能表运行状态的评估，因此，从整体到个体全面的数据处理和分析，对电能表运行状态进行有效的实时评估、分析，对数据的时空特性有良好的适用性。在实例分析中将提出方法与传统的PCA评估方法做对比研究，结果表明本研究方法可有效划分电能表运行状态和等级。

引文信息

程瑛颖, 杜杰, 周全, 等. 基于随机矩阵理论和聚类算法的电能表运行状态评估方法[J]. 中国电力, 2020, 53(11): 116-126.CHENG Yingying, DU Jie, ZHOU Quan, et al. Evaluation method for running state of electricity meters based on random matrix theory and clustering algorithm[J]. Electric Power, 2020, 53(11): 116-126.

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编辑：杨彪

审核：许晓艳‍‍

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