在电网的低压台区,在用户接线改动或者为了负荷均衡分配而进行线路改造后,由于信息更新不及时,经常导致用户进线端与集中器归属关系记录不准确、台户关系与实际不符等问题。单纯依靠人工去识别台户关系不仅费时费力而且效果不佳,同时需要成本高昂的专用设备。为解决上述问题,文章提出一种基于用电大数据的台户关系智能识别方法。首先搭建台区模型,并采集和预处理台区各用户的海量电压时序数据作为观测变量;然后采用FastICA技术对处理后的数据进行独立成分分析与特征提取,从而获得用于估计观测变量的一系列相互独立的随机变量和混合矩阵;最后利用K均值聚类的方法对特征提取后数据进行聚类分析,从而实现台户关系识别。同时文章对电压数据采样精度和数据量对结果的影响进行了分析比较。仿真算例表明,所提方法能够在保证精度的情况下仅采用电压时序数据就实现台户关系的智能识别。
类型: 期刊论文
作者: 黄旭,王伟恒,吴双,胡伟
关键词: 大数据,关系识别,低压台区,独立成分分析,时序数据聚类
来源: 供用电 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用
单位: 国网辽宁省电力有限公司,电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系)
基金: 国家电网有限公司科技项目(SGLNSY00FZJS1900513)~~
分类号: TP311.13;TM73
DOI: 10.19421/j.cnki.1006-6357.2019.10.004
页码: 22-29
总页数: 8
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