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基于电压曲线聚类分析的低压用户相序自动识别

作者:耿俊成; 张小斐; 万迪明; 袁少光; 田杨阳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

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。

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电力大数据

《电力大数据》(月刊)创刊于1977年,由贵州电网有限责任公司主管,贵州电网有限责任公司电力科学研究院;贵州省电机工程学会主办,CN刊号为:52-1170/TK,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《电力大数据》主要刊登人工智能、大数据分析、云计算、泛在物联网、移动作业、区块链等技术在电力系统的应用研究最新成果,涉及电力设备制造、规划设计、发电、输电、供电、配电、用电、调度、电力市场交易等方面。

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