简介:本文综述了随机矩阵领域的某些国内外最新前沿课题与进展,以及它们对应的主要研究方法和手段。作者还列出了此领域某些有待解决的问题。
简介:【摘要】智能电能表在现代电力系统中不仅是测量和计费电能使用情况的核心工具,同时还涉及到业主、电网运营商、供应商以及最终用户之间复杂的经济利益关系。这些电表由于其庞大数量和运行在各种环境中的复杂性,使得管理工作遇到了诸多难题。为了更好的解决管理难题,研究者们提出了一种随机矩阵的定位方法。该方法是利用随机矩阵强大的数据处理能力,能够在众多智能电能表的数据库中高效的识别出那些可能存在异常行为的异常个体。并且,这种方法通过分析大量历史数据,结合统计原理和机器学习算法来训练模型,可实现对异常个体的准确定位。为此,本文将针对随机矩阵的海量智能电能表异常个体定位措施展开深入研究分析。
简介:摘要:随着智能电网的发展,电力系统运行控制的复杂性和挑战性显著增加。为保证电网运行的安全性和经济性,将态势感知理念引入电网运行控制成为重要趋势。随机矩阵理论(Random Matrix Theory, RMT)作为一种具有普适性的大数据技术,通过数据相关性描述系统状况,为电力系统态势感知提供了新的研究视角。本文首先概述了随机矩阵理论及其在电力系统态势感知中的应用背景,随后探讨了基于RMT的电力系统态势感知方法,包括数据预处理、电网异常状态检测、动态辨识及关键节点辨识等。最后,对本文的研究内容进行了总结,并对未来研究方向进行了展望。
简介:摘要 由于矩阵的初等变换和初等矩阵都有“初等”二字,所以非常容易将二者混为一谈.此文的目的在于解释这两个概念的区别,同时也介绍它们的关系.在对矩阵进行运算时,我们可对其进行类似于行列式的行(列)变换或数乘运算等,即矩阵的初等变换.为了搞清楚变换后的矩阵所具有的特性,也为了说明矩阵的初等变换的意义,我们引入初等矩阵的概念.其实初等矩阵就是单位矩阵经矩阵的初等变换后所得的矩阵.具体内容见下文简述.