基于多特征符号聚合近似和层次聚类的户变关系识别方法
Identification Method for User-transformer Relationship Based on Multi-feature Symbolic Aggregate Approximation and Hierarchical Clustering作者机构:东南大学电气工程学院江苏省南京市210096 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司江苏省无锡市214000 广东电网有限责任公司广东省广州市510600
出 版 物:《电力系统自动化》 (Automation of Electric Power Systems)
年 卷 期:2024年第48卷第3期
页 面:133-141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:广东省重点领域研发计划资助项目(2020B0101130023)
主 题:低压配电台区 户变关系 层次聚类 拓扑识别 电压曲线相似性
摘 要:针对低压配电台区拓扑档案中可能存在的户变关系异常问题,文中提出了一种基于多特征符号聚合近似(MF-SAX)和层次聚类的户变关系识别方法。首先,运用符号聚合近似表达方法将用户电压时间序列转化为字符串序列,并引入电压波动系数和电压变化趋势两个附加参数对其特征表达进行强化。然后,基于编辑距离生成用户电压曲线相似性矩阵,并结合层次聚类算法实现户变关系的识别。最后,实际算例结果表明,提出的方法相比于现有方法准确率更高,误报更少,能直接应对数据缺失的情况,且具有更高的效率。