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基于自适应分段聚合近似的户变关系聚类识别方法 被引量:4
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作者 尹善耀 肖毅 +2 位作者 许晓春 任洪男 何奕枫 《广东电力》 2023年第2期76-83,共8页
低压配电变压器台区广泛存在户变关系不准确的现象,导致台区线损统计异常、停复电通知不及时等问题。目前,台区档案校验主要依靠电力员工现场排查,过程耗时耗力。针对此,依据智能电表记录的电压数据,提出基于自适应分段聚合近似和谱聚... 低压配电变压器台区广泛存在户变关系不准确的现象,导致台区线损统计异常、停复电通知不及时等问题。目前,台区档案校验主要依靠电力员工现场排查,过程耗时耗力。针对此,依据智能电表记录的电压数据,提出基于自适应分段聚合近似和谱聚类的低压台区户变关系识别方法。首先,采用零均值标准化放大原始电压数据间的相对差异;其次,采用自适应分段聚合近似方法对电压数据进行降维处理,提取电压曲线特征;然后,应用谱聚类算法对电压特征数据进行聚类,实现用户与所属台区的识别;最后,通过算例分析的结果验证了所提模型的可行性和有效性。 展开更多
关键词 低压台区 户变关系 零均值标准化 自适应分段聚合近似 谱聚类
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采用自适应分段聚合近似的典型负荷曲线形态聚类算法 被引量:56
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作者 王潇笛 刘俊勇 +3 位作者 刘友波 许立雄 马铁丰 胥威汀 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期110-118,共9页
对海量负荷数据进行降维聚类处理是提取负荷关键信息,深度挖掘其内在规律的前提。根据负荷曲线的形态特征,文中提出了一种基于可变时间分辨率自适应分段聚合近似方法的曲线形态聚类算法。首先,根据负荷爬坡事件及基于斜率提取的边缘点... 对海量负荷数据进行降维聚类处理是提取负荷关键信息,深度挖掘其内在规律的前提。根据负荷曲线的形态特征,文中提出了一种基于可变时间分辨率自适应分段聚合近似方法的曲线形态聚类算法。首先,根据负荷爬坡事件及基于斜率提取的边缘点来衡量负荷曲线的形态特征及其变化趋势,采用自适应分段聚合近似算法对用户日负荷数据集进行可变时间分辨率重构,进一步采用一种基于负荷曲线形态聚类的k-shape算法进行聚类处理,该聚类算法以一种基于曲线形态相似性的距离量度方式作为相似性判据,并依据斯坦纳树优化方法进行聚类中心计算。利用模拟数据、实测数据算例分析验证了所提算法在数据降维、负荷聚类中的实用性和有效性。 展开更多
关键词 电力负荷 曲线聚类 k-shape算法 自适应分段聚合近似
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基于时间序列变密度处理的负荷曲线聚类分析
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作者 郭文熙 李知艺 +2 位作者 尹建兵 陈琳 鞠平 《电力工程技术》 北大核心 2024年第6期21-32,共12页
负荷曲线聚类是分析用户负荷特性的基础,能够从大量负荷数据中挖掘典型用电模式,了解用户电力消费的特点,对需求响应、电价设计、电网规划等应用具有重要意义。针对现有聚类方法对负荷时段特征考虑不足的问题,为提升聚类精度和满足实际... 负荷曲线聚类是分析用户负荷特性的基础,能够从大量负荷数据中挖掘典型用电模式,了解用户电力消费的特点,对需求响应、电价设计、电网规划等应用具有重要意义。针对现有聚类方法对负荷时段特征考虑不足的问题,为提升聚类精度和满足实际应用需求,提出一种基于时间序列变密度处理的聚类方法。首先,采用线性插值法增加峰、谷、爬坡等3个关键时段数据点的密度,突出和放大其在聚类中的影响,并基于自适应分段聚合近似(adaptive piecewise aggregate approximation,APAA)降维方法减小冗余数据密度。然后,结合欧式距离和相关距离构建综合指标,对负荷曲线开展k-medoids聚类分析。最后,利用UCI数据集的居民用户实测数据对所提方法进行验证。实验结果表明,该方法能有效改善负荷聚类效果,真实反映了居民用户的用电特性。 展开更多
关键词 变密度 负荷聚类 关键时段 常规时段 插值法 自适应分段聚合近似(APAA)
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基于电压序列相似性的户变关系与相别识别
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作者 楚成博 朱丽萍 +3 位作者 方磊 樊清川 吴蓉 袁捷 《现代电力》 北大核心 2024年第6期1052-1059,共8页
随着低压配电网的改造升级,台区户变关系变化频繁,为解决时有发生的用户台区挂错现象,提出一种利用改进的基于密度的点排序识别聚类结构(ordering points to identify the clustering structure,OPTICS)的台区户变关系识别和相别识别方... 随着低压配电网的改造升级,台区户变关系变化频繁,为解决时有发生的用户台区挂错现象,提出一种利用改进的基于密度的点排序识别聚类结构(ordering points to identify the clustering structure,OPTICS)的台区户变关系识别和相别识别方法。首先,对配网电压序列的相关性进行定性分析,提出利用电压时序序列作为分析识别的数据基础;其次,采用改进的自适应分段聚合近似(adaptive piecewise aggregate approximation,APAA)对电压序列进行降维处理,提取能够反映电压特征的低维向量;然后利用改进的OPTICS算法对所提取的特征向量进行聚类分析,识别台区的户变关系和相别关系;最后,基于实际的台区数据进行算例分析,验证了所提方法的准确性。 展开更多
关键词 户变关系 相别识别 时序序列数据 特征提取 自适应分段聚合近似 基于密度的聚类算法
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基于APAA和改进DBSCAN算法的户变关系及相位识别方法 被引量:29
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作者 崔雪原 刘晟源 +3 位作者 金伟超 林振智 宣玉华 王海波 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期3034-3042,共9页
随着低压台区线路改造升级,台区户变关系以及用户相位信息变动频繁。为解决因排查效率低、更新不及时等造成的户变相位档案错误问题,提出了一种基于电压特征提取和聚类算法的户变关系及相位识别方法。首先采用自适应分段聚合近似(adapti... 随着低压台区线路改造升级,台区户变关系以及用户相位信息变动频繁。为解决因排查效率低、更新不及时等造成的户变相位档案错误问题,提出了一种基于电压特征提取和聚类算法的户变关系及相位识别方法。首先采用自适应分段聚合近似(adaptive piecewise aggregate approximation,APAA)方法提取电压曲线特征,然后采用改进DBSCAN(density-based spatial clustering of application with noise)算法识别户变关系不匹配的用户,以及对户变关系正常用户进行相位识别,该改进方法通过自适应确定DBSCAN算法的参数和检验聚类结果中噪声用户的相关性,提高了算法聚类结果的准确度。实际台区算例分析验证了所提方法的准确性。 展开更多
关键词 户变关系 相位识别 自适应分段聚合近似(APAA) DBSCAN 低压台区 数据驱动
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