| 基于随机矩阵理论的低压配电网边–云协同故障检测方法 |
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| 引用本文： | 李碧桓,李知艺,鞠平. 基于随机矩阵理论的低压配电网边–云协同故障检测方法[J]. 中国电机工程学报, 2022, 0(1): 25-37 |
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| 作者姓名： | 李碧桓 李知艺 鞠平 |
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| 作者单位： | 浙江大学电气工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(52007164,U2066601)。 |
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| 摘 要： | 快速、准确的故障检测能有效提升配电网安全运行水平。考虑到传统矩阵算法容错性差、智能优化算法复杂度高,该文基于随机矩阵理论提出一种数据驱动、边–云协同的低压配电网故障检测方法。当配电网发生故障时,边缘物联终端首先对量测时间序列进行考虑时滞相关性的分布式诊断分析并解析上传数据需求,随后区域主站对上传数据进行集中式的高维随机矩阵分析并深入挖掘故障的时空特征。基于IEEE低压馈线测试系统的仿真实验进一步验证了该文方法的独特优势。算例结果表明,该文方法通用性强,只需依靠配电网量测数据,而无需详细的配电网物理结构信息;同时,该文方法鲁棒性强,对量测缺失、数据异常等情况具有一定的免疫效果。
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| 关 键 词： | 故障检测 随机矩阵 自回归滑动平均模型 边–云协同 配电网 |
An Edge-cloud Collaborative Fault Detection Method for Low-voltage Distribution Networks Based on Random Matrix Theory |
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| LI Bihuan,LI Zhiyi,JU Ping. An Edge-cloud Collaborative Fault Detection Method for Low-voltage Distribution Networks Based on Random Matrix Theory[J]. Proceedings of the CSEE, 2022, 0(1): 25-37 |
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| Authors: | LI Bihuan LI Zhiyi JU Ping |
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| Affiliation: | (College of Electrical Engineering,Zhejiang University,Hangzhou 310027,Zhejiang Province,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | fault detection random matrix theory auto-regressive moving average model edge-cloud collaborative model power distribution grid |
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