基于孤立森林算法的配电网线损异常判定

作     者：徐迪 陆煜锌 肖勇 赵云 蔡梓文 丁李 XU Di;LU Yuxin;XIAO Yong;ZHAO Yun;CAI Ziwen;DING Li

作者机构：南方电网科学研究院有限责任公司广东广州510663 武汉大学电气与自动化学院湖北武汉430072 

出 版 物：《电力系统保护与控制》 (Power System Protection and Control)

年 卷 期：2021年第49卷第16期

页      面：12-18页

核心收录：

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：国家自然科学基金项目资助(61873194) 

主　　题：低压配电网 线损异常 离群点检测 孤立森林算法 

摘      要：线损异常分析在低压配电网的发展规划中具有重要意义。现阶段线损的异常判定多采用阈值分析法,在时效性和准确性上存在很大的局限性。随着智能电网的推广,提出了一种基于孤立森林离群点检测算法的线损异常判定方案。首先采用k-means算法将低压台区按照不同的负载工况进行聚类,而后采用孤立森林算法计算台区数据的异常分数,最后对获取的异常分数进行阈值分析,得到最终的线损异常数据。在IEEE标准配电网络上进行仿真分析,并用电网实际台区的运行数据进行验证。结果表明,所提异常判定算法具有较高的准确性。这种基于数据挖掘技术的异常分析方法在线损精细化管理中将发挥越来越大的作用。