配电网负荷潮流约束用电异常反向监测方法研究

为有效监测电力负荷异常变化情况,设计一种基于配电网负荷潮流约束的用电异常反向监测方法。采集配电网中的用户多项数据并完成归一化处理,采用K-means聚类算法完成用电数据聚类,过程中使用Redis集群维护用电数据流,设计潮流约束计算流程,修正电压,完成配电网中负荷功率倒推。利用BP神经网络设计内置激活函数,输入多项采集数据后,输出用电是否异常的单一监测结果。结果表明:设计方法对于用电有无异常行为具有较高的分类精准度,较传统的监测方法异常检出比例提高了24.8%,设计方法P-R曲线的AP值比传统方法高14.3%。