基于自适应分段聚合近似的户变关系聚类识别方法

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。

采用自适应分段聚合近似的典型负荷曲线形态聚类算法

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。

基于APAA和改进DBSCAN算法的户变关系及相位识别方法

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。