[发明专利]基于随机矩阵理论的故障时刻确定和故障区域定位方法

权利要求书

1.一种基于随机矩阵理论的故障时刻确定和故障区域定位方法，其特征在于，包括：

(1)获取时间段T内电力系统中各节点的PMU数据和信噪比，根据各节点的PMU数据得到原始数据矩阵，对原始数据矩阵进行标准化处理后利用单环定理得到时间段T内每个时刻的平均谱半径；

(2)根据信噪比和原始数据矩阵得到各节点的增广矩阵和参照增广矩阵，利用单环定理得到时间段T内各节点的增广矩阵和参照增广矩阵的平均谱半径之差和平均谱半径积分；

(3)时间段T内每个时刻的平均谱半径中小于平均谱半径正常运行值的时刻为故障时刻；时间段T内各节点的平均谱半径之差中大于平均谱半径之差临界值的节点中平均谱半径积分最大的节点为故障区域。

2.如权利要求1所述的一种基于随机矩阵理论的故障时刻确定和故障区域定位方法，其特征在于，所述步骤(1)包括：

(1-1)获取时间段T内电力系统中各节点的PMU数据和信噪比，从各节点的PMU数据中获取三相电压幅值，根据三相电压幅值得到原始数据矩阵；

(1-2)根据实时滑动时间窗的长度和宽度，从原始数据矩阵中获取时间段T内的t时刻的实时滑动时间窗矩阵，对实时滑动时间窗矩阵进行标准化处理后利用单环定理得到t时刻的平均谱半径，根据采样周期移动实时滑动时间窗，遍历时间段T得到时间段T内每个时刻的平均谱半径。

3.如权利要求2所述的一种基于随机矩阵理论的故障时刻确定和故障区域定位方法，其特征在于，所述步骤(1-2)的具体实现方式为：

根据实时滑动时间窗的长度和宽度，从原始数据矩阵中获取时间段T内的t时刻的实时滑动时间窗矩阵，对实时滑动时间窗矩阵进行标准化处理得到标准化非Hermitian矩阵，根据标准非Hermitian矩阵，得到矩阵积，对矩阵积进行标幺化处理，得到标准矩阵积，基于标准矩阵积利用单环定理求出标准矩阵积的特征值和对应圆环，利用标准矩阵积的特征值和对应圆环得到t时刻的平均谱半径，根据采样周期移动实时滑动时间窗，遍历时间段T得到时间段T内每个时刻的平均谱半径。

4.如权利要求1所述的一种基于随机矩阵理论的故障时刻确定和故障区域定位方法，其特征在于，所述步骤(2)包括：

(2-1)根据电力系统中各节点的多个影响因素构成影响因素矩阵，对影响因素矩阵进行扩展后与原始数据矩阵组合得到各节点的各影响因素的因素矩阵；

(2-2)根据信噪比得到噪声矩阵，将原始数据矩阵和因素矩阵组合生成增广矩阵，利用原始数据矩阵和噪声矩阵构造参照增广矩阵，根据实时滑动时间窗的长度和宽度，分别从增广矩阵和参考增广矩阵中取得t时刻的实时滑动时间窗矩阵并进行标准化处理后利用单环定理得到各节点在t时刻的增广矩阵和参照增广矩阵的平均谱半径之差；

(2-3)平均谱半径之差在实时滑动时间窗的宽度内的积分为平均谱半径积分，根据采样周期移动实时滑动时间窗，遍历时间段T得到时间段T内各节点的增广矩阵和参照增广矩阵的平均谱半径之差和平均谱半径积分。

5.如权利要求1所述的一种基于随机矩阵理论的故障时刻确定和故障区域定位方法，其特征在于，所述步骤(3)的具体实现方式为：

根据时间段T内每个时刻的平均谱半径得到时间段T内的平均谱半径曲线，平均谱半径曲线中小于平均谱半径正常运行值的时刻为故障时刻；根据时间段T内各节点的平均谱半径之差得到所有节点的平均谱半径之差曲线，平均谱半径之差曲线中各时刻各节点的平均谱半径之差大于平均谱半径之差临界值，则表明该节点中的影响因素引起扰动，反之则表明该节点没有引起扰动；对所有引起扰动的节点的平均谱半径积分从大到小排序，平均谱半径积分最大的节点为故障区域。

6.如权利要求1-5任一所述的一种基于随机矩阵理论的故障时刻确定和故障区域定位方法，其特征在于，所述平均谱半径正常运行值为0.4-0.6，所述平均谱半径之差临界值为0.04-0.06。