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基于电压相似性聚类的台区相序识别方法
文献摘要：
低压台区拓扑关系是支撑配电网智能化感知的基础功能,相比于人工勘查相序,依靠电量大数据做相序识别分析具有高效、准确的优势.针对相序识别问题,提出了基于电压相似性聚类的台区相序识别方法.首先,分析了用户电压曲线相似性特征,归纳出台区用户电表的电压在长时间尺度上具有趋同性,在短时间尺度上具有差异性的特点,为方便对电压时序数据的分析,对其采用Z-Score标准化处理;然后,采用欧式距离描述电压序列的相似性,提出了基于k-Medoids聚类算法的相序识别方法,改进了k-means聚类时容易受异常数据影响的不足,在确定最佳聚类数时引入戴维森堡丁指数作为聚类适应度,通过遍历计算多组聚类结果的适应度选取最佳聚类数,再同样采用欧氏距离度量方式确定每个聚类簇的相序;最后,在实例分析中验证了方法具有较高的识别准确性,为低压台区相序拓扑识别提供了一种可行方法.
文献关键词：
低压台区;电压曲线;相序识别
中图分类号：
作者姓名：
叶保璇;张娟;刘恒;梁杰;符芳辉;杨银;刘轩
作者机构：
海南电网有限责任公司文昌供电局,海南文昌 571300;广州市奔流电力科技有限公司,广州 510700
文献出处：
引用格式：
[1]叶保璇;张娟;刘恒;梁杰;符芳辉;杨银;刘轩-.基于电压相似性聚类的台区相序识别方法)[J].机电工程技术,2022(08):61-63,198
A类：
B类：
相序识别,低压台区,台区拓扑,拓扑关系,配电网智能化,化感,勘查,电量,识别分析,电压曲线,曲线相似,电表,长时间尺度,趋同性,短时间尺度,时序数据,Score,标准化处理,欧式距离,电压序列,Medoids,聚类算法,means,异常数据,最佳聚类数,戴维森堡丁指数,适应度,遍历,欧氏距离,距离度量,度量方式,拓扑识别,可行方法
AB值：
0.344278
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