基于电压曲线聚类分析的低压用户相序自动识别

基于电压曲线聚类分析的低压用户相序自动识别

论文摘要

准确识别每个用户所连接的变压器相序是台区变压器三相不平衡治理的关键。针对低压电力用户所连接变压器相序人工识别困难、成本高问题,提出了一种基于电压曲线聚类分析的低压电力用户相序自动识别方法。首先采用皮尔逊相关系数度量不同用户电压曲线之间的波动相似性;接着基于用户电压曲线相似性分布的密度信息选择初始聚类中心对象;然后基于聚类中心对象采用K-medoids算法将电压曲线波动相似的台区用户聚类为3个不同用户组,最后对比分析不同用户组总电流与变压器三相电流值识别低压用户所连接变压器相序。该方法在某电网公司进行了应用验证,在变压器三相不平衡严重台区开展用户相序识别,然后根据不同相序用户负载情况进行负荷再分配,从而降低该台区变压器三相负载不平衡度,取得了良好的效果。

论文目录

  • 1 低压用户相序识别原理
  • 2 电压曲线相似性判别
  • 3 电压曲线聚类分析
  •   3.1 K-medoids算法简介
  •   3.2 基于密度信息的K-medoids算法优化
  •   3.3 电压曲线聚类效果评估
  • 4 算例分析
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 耿俊成,张小斐,万迪明,袁少光,田杨阳

    关键词: 低压用户,相序识别,变压器,三相不平衡,电压曲线,相关系数,聚类分析

    来源: 电力大数据 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业,自动化技术

    单位: 国网河南省电力公司电力科学研究院

    基金: 国家电网有限责任公司科技指南项目(521702160006)

    分类号: TM761

    DOI: 10.19317/j.cnki.1008-083x.2019.12.001

    页码: 1-8

    总页数: 8

    文件大小: 5796K

    下载量: 155

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