基于FDTW算法的故障录波数据智能比对方法

针对智能变电站保护装置故障录波文件无通道标识信息、难以与同源通道故障录波器录波文件相互对应的问题,提出一种基于快速动态时间规整(fast dynamic time warping,FDTW)算法的故障录波数据智能比对方法。首先,对各厂站提取的故障录波数据进行异常检测,确保故障录波文件中数据的质量。其次,利用拉格朗日插值法进行采样频率转换,解决保护装置与故障录波器采样频率不一致的问题。然后,利用欧氏距离对同源录波文件数据进行波形一致性对齐,以实现时钟同步。最后,使用FDTW算法对无通道标识信息的故障录波数据进行智能比对。算例分析表明,该方法能够对故障录波数据进行一致性处理,可以快速准确地计算待匹配录波波形的相似度,实现同源通道的录波数据匹配,具备较强的稳定性和实时性。

基于剪枝策略和密度峰值聚类的行业典型负荷曲线辨识

辨识不同行业的典型负荷曲线对于配售电公司的运行调度、售电决策和风险管理均有重要意义。鉴于此,提出了一种基于剪枝策略和密度峰值聚类的行业典型负荷曲线辨识方法。首先,提出了衡量负荷曲线位移变化后相似性程度的快速动态时间扭曲(FDTW)距离指标,进而提出了一种搜索FDTW距离的剪枝策略,以实现对负荷曲线间形态差异的精准高效量度。接着,提出了基于加权密度峰值快速搜索聚类算法的行业负荷用电类型划分方法以及用户行业信息错误识别方法。然后,以最小化负荷曲线簇内FDTW距离为目标,提出了基于重心平均算法的行业典型负荷曲线辨识方法。最后,以浙江省某市工商业用户为例进行验证分析,算例结果表明所提方法可以准确量度负荷曲线形态相似性,快速划分行业用电类型并有效辨识具有共同形态特征的典型负荷曲线。