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摘要：本发明公开了一种基于随机矩阵的电力通信网风险智能评估方法。该方法采用随机矩阵对电力通信网中通信节点中断概率的计算，结合性能指标随网络波动对风险评估的影响，从而实现考虑网络的随机性和不确定性的电力通信网风险智能评估时，使风险评估结果具有更好的精度和鲁棒性。

主权项：1.基于随机矩阵的电力通信网风险智能评估方法，包括如下步骤：步骤A，根据电力通信网的拓扑结构和通信节点，基于随机矩阵理论对电力通信网数据进行建模；步骤B，在采样时刻t，利用滑动时间窗采集数据，得到窗口矩阵X；步骤C，对矩阵X进行标准化处理，得到标准非Hermitian矩阵，并根据非Hermitian矩阵计算出其协方差矩阵；步骤D，根据协方差矩阵进行特征值分解，计算出各采样通信节点的中断概率和重要度；步骤E，分析网络中可能发生的风险事件对网络节点影响，计算其发生的概率和损失程度，对各通信节点处发生事故时进行风险智能评估；其中，步骤A具体包括：A1，根据电力通信网的拓扑结构和节点的功能，选取N个链路上的数据进行测量，在采样时刻t，N个变量的量测数据构成一个列向量：xt＝[x1t,x2t,…,xNt]T1A2,将各个采样时刻的量测数据按照采样时间排列，构成数据源矩阵：Xs＝x1,x2,…,xt,…2采集到的数据包含通道噪声和测量误差，具有一定的随机性，满足随机矩阵的要求。A3,为了模拟实测数据的随机性，引入随机噪声对电网数据源矩阵进行以下定义：Xs＝Xp+m×η3其中Xp为采样矩阵，η为噪声矩阵，m为噪声幅值，一般选取η为高斯矩阵。A4,噪声的大小会影响采样矩阵Xp的样本质量，进而影响通信网的检测结果，因此定义采样矩阵Xp的信噪比为： 其中，Tr·为矩阵的迹，ρ表示矩阵Xs的信噪比。A5,每个节点对应的通信速率为：R＝log21+ρ5其中，步骤B具体包括：B1,为了充分利用电力通信网产生的历史和实时数据，采用滑动时间窗模型对数据进行实时处理。选取时间窗口宽度为Tw，每次采样时间窗口向后移动一个采样点，t时刻为当前时刻，则窗口中包含当前时刻的数据以及Tw-1个历史时刻的数据，对应的状态变量组成的t时刻的窗口矩阵为：Xt＝xt-Tw+1,xt-Tw+2,…,xt6通常选取时间窗口的宽度Tw为几十到几百，近似使初始条件满足随机矩阵假设。其中，步骤C具体包括：C1，通过式7进行逐行变换得到标准非Hermitian矩阵 i＝1,2,…,N,j＝1,2,…,Tw,xi,j表示窗口矩阵X的矩阵，xi＝xi,1,xi,2,…,xi,Tw为窗口矩阵X的行向量，表示非Hermitian矩阵的元素，为非Hermitian矩阵的行向量，μxi为窗口矩阵X行向量的均值，σxi为窗口矩阵X行向量的标准差，为矩阵行向量的均值，为矩阵行向量的标准差。C2，将非Hermitian矩阵转换为协方差矩阵S：对于非Hermitian矩阵若其元素为独立同分布的随机变量，满足均值μx＝0，方差σ2x＜∞，则矩阵的样本协方差定义为： 其中，步骤D具体包括：D1，通过式9求取协方差矩阵的各通信节点处对应的特征值λ，每节点间对应的特征值表示该节点对网络的影响程度。detλ-SE＝09其中，detA表示A的行列式，S表示协方差矩阵，E表示为单位矩阵。D2,Pi为该节点的中断概率：Pi＝Prρ＜ρth10ρth表示每个节点通信的最小信噪比。D3,计算各通信节点的重要度： 根据得到的节点上承载的网络业务状态进行基于承载电力业务因素的节点重要度Wi的计算，Wi越高，表示该节点故障后对当前网络中业务的影响越大，其重要度越高，风险值也较高；其中，步骤E具体包括：E1，分析网络节点可能发生的风险事件如节点中断概率Pi、节点速率R，定义风险事件集V；E2，根据统计数据计算风险事件的发生概率PV： 风险事件发生概率为当节点中断概率大于中断阈值概率的概率和通信速率小于节点处通信阈值速率εR的概率P{R≤εR}；E3,分析其对网络性能的影响计算风险事件Vi对应的网络损失 E4，通过获得的各通信节点处对应风险事件的网络损失，通过网络损失对各通信节点处出现的风险进行智能评估。

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