基于改进欧氏-动态时间弯曲距离的谐振接地配电网单相高阻接地故障选线方法

针对谐振接地系统发生单相高阻接地故障时单一特征量故障信息不明显,以及故障线路与非故障线路暂态零序电流存在明显差异的特点,提出一种基于改进欧式-动态弯曲距离的单相高阻接地故障选线新方法。将动态弯曲距离与欧式距离相结合,求取各线路故障2个周期后暂态零序电流波形的相似度矩阵,构建各线路波形的综合相似系数,并结合模糊C均值聚类算法,实现单相高阻接地故障选线。对于工程应用中线路参数差异造成的非故障线路暂态零序电流波形相似性低的问题,对原始波形进行预处理,以提高选线方法的可靠性。通过大量仿真,验证选线方法对单相高阻接地故障和各类接地故障的有效性。在噪声干扰、采样不同步、零序电流互感器极性反接、两点高阻接地等极端情况下,选线方法具有较强的鲁棒性和容错性。

改进分段线性表示与动态时间弯曲相结合的负荷曲线聚类方法

聚类分析是负荷特性分类与综合的基本方法。针对现有聚类方法应用于基于电网大数据平台的在线负荷建模中在聚类质量、鲁棒性等方面表现的不足,提出一种改进分段线性表示(IPLR)的日负荷曲线降维方法。利用IPLR对数据组进行自适应降维重构的优点,与动态时间弯曲(DTW)距离适用于不等维时间序列间相似度衡量的特点相结合,构造出IPLR与DTW距离相结合的日负荷曲线聚类方法。首先,根据负荷曲线相邻及间隔采样点变化量,提取负荷曲线的特征点,对曲线进行自适应降维重构;然后,以DTW距离作为曲线相似度衡量指标,运用基于Canopy的K均值(CK-means)算法对降维数据组展开聚类分析。将所提出的方法应用于中国某省区电网典型用户日负荷曲线的分类与综合,结果表明所提降维方法与相似度衡量方法相契合,具有良好的综合性能,适用于变电站综合负荷行业构成比例解析。

基于双尺度度量的改进模糊均值曲线聚类方法研究

智能化电力网络中存在许多随时间变化表现出明显曲线特征的函数型数据,进行曲线聚类可以有效挖掘数据信息。针对模糊均值聚类算法初始聚类中心选取困难以及曲线聚类方法中相似度衡量不准确等问题,提出一种基于双尺度度量的改进模糊均值曲线聚类方法。根据皮尔逊距离衡量曲线的纵向形状相似性、动态时间弯曲距离衡量曲线的横向形状相似性,提出一种基于双尺度度量的密度峰值算法确定初始聚类中心;采用改进熵权法融合皮尔逊距离与动态时间弯曲距离作为聚类算法中的相似性度量;采用聚类有效性指标,从聚类效果、算法稳定性2个方面对聚类结果和算法性能进行评价;最后采用某地区一年的风电实际出力数据作为算例样本进行聚类分析,验证了所提出模型及算法的正确性和有效性。