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基于电压时序数据的配电台区户变关系智能识别
文献摘要：
为解决低压配电网络户变关系不准确带来的台区线损统计、排查困难等问题,根据电力大数据技术,提出了基于变压器低压侧和用户侧电压时序数据聚类的配电台区户变关系智能识别方法.首先,采用改进的动态时间规整算法计算用户时序电压序列的相似度;其次,提出基于自组织特征映射算法与K-means算法相结合的两阶段聚类方法,结合时序数据相似度实现基于形状的快速聚类,将连接同一变压器同相位下的用户聚成一类,实现台区户变关系的智能识别;最后,利用实际配电网的台区量测数据进行仿真验证和分析,仿真结果证明了本文所提方法的有效性.
文献关键词：
低压配电网;户变关系;动态时间规整;自组织特征映射;时序数据聚类
中图分类号：
作者姓名：
宋玮琼;郭帅;李冀;刘恒;郭秋婷;胡伟
作者机构：
国网北京市电力公司电力科学研究院,北京 102699;国网北京市电力公司,北京 100031;清华大学电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室,北京 100084
文献出处：
引用格式：
[1]宋玮琼;郭帅;李冀;刘恒;郭秋婷;胡伟-.基于电压时序数据的配电台区户变关系智能识别)[J].电力系统及其自动化学报,2022(01):48-55
A类：
B类：
配电台区,户变关系,低压配电网络,台区线损,电力大数据,变压器低压侧,用户侧,时序数据聚类,智能识别方法,动态时间规整算法,算法计算,电压序列,自组织特征映射,means,两阶段聚类,聚类方法,数据相似度,快速聚类,同相,量测数据,仿真验证
AB值：
0.270999
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