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基于相关性度量算法的台区线损异常判断及精准定位
被引量：
13
1
作者
陈光宇
徐嘉杰
+3 位作者
卢兆军
袁飞
张仰飞
郝思鹏
《电力工程技术》
北大核心
2022年第4期67-74,共8页
针对台区发生线损异常时关联用户辨识困难的实际问题,提出一种基于相关性度量算法的台区线损异常判断及精准定位方法。首先,通过间隙统计-轮廓系数融合算法确定数据集的最佳聚类数,并在此基础上采用二分K-means++构建台区线损标准库;其...
针对台区发生线损异常时关联用户辨识困难的实际问题,提出一种基于相关性度量算法的台区线损异常判断及精准定位方法。首先,通过间隙统计-轮廓系数融合算法确定数据集的最佳聚类数,并在此基础上采用二分K-means++构建台区线损标准库;其次,基于标准库完成台区线损异常辨识,确定异常时间段;再次,计算异常时间段内各用户电量和线损的斯皮尔曼相关性系数(SCC)和欧式-离散弗雷歇距离(E-DFD),并基于SCC和E-DFD构造综合评判指标分析用户关联性;最后,采用逼近理想解排序法(TOPSIS)对综合评判指标值进行排序,实现异常关联用户的精准定位。算例采用某台区真实现场数据进行分析,结果表明文中所提方法在聚类有效性、计算时间以及辨识准确度等方面具有较好的性能。
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关键词
台区
线损
异常判断
精准定位
线损
标准
库
综合评判指标
逼近理想解排序法(TOPSIS)
下载PDF
职称材料
基于多维场景划分的台区线损率异常研判及关联用户精准追踪方法
2
作者
陈光宇
张盛杰
+4 位作者
杨里
黄文灏
南钰
张仰飞
郝思鹏
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024年第16期162-177,共16页
针对台区线损率异常辨识困难,关联用户难以精准追踪的问题,提出一种基于多维场景划分的台区线损率异常研判及关联用户精准追踪方法。首先,提出了一种基于改进完备集合经验的模态分解(improved complete EEMD with adaptive noise,ICEEMD...
针对台区线损率异常辨识困难,关联用户难以精准追踪的问题,提出一种基于多维场景划分的台区线损率异常研判及关联用户精准追踪方法。首先,提出了一种基于改进完备集合经验的模态分解(improved complete EEMD with adaptive noise,ICEEMDAN)算法的数据预处理策略,通过分析台区历史线损率曲线的变化趋势,构建台区线损率粗放场景集,并在此基础上采用支持向量聚类算法进一步对场景集进行二次精细划分,实现对台区多维场景集的建立。其次,提出一种基于簇类个案数目的区间动态平移策略,用于确定不同场景下线损率标准库的区间范围,并采用区间重叠率策略对划分中的孤立区间进行合并,实现对台区线损率标准库的完备划分。最后,给出一种基于关联分析的线损异常追踪方法,通过灰色关联分析法确定线损异常强相关因素,并基于改进Adtributor算法定量分析各因素和台区用户间的内在关联度,提高对台区线损率异常用户的追踪精度。算例采用台区真实数据进行仿真分析,结果表明了所提方法的有效性和实用性。
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关键词
台区
灰色关联
多维场景集
线损
率
标准
库
精准追踪
下载PDF
职称材料
题名
基于相关性度量算法的台区线损异常判断及精准定位
被引量：
13
1
作者
陈光宇
徐嘉杰
卢兆军
袁飞
张仰飞
郝思鹏
机构
南京工程学院电力工程学院
国网山东省电力公司
国网山东省电力公司泰安供电公司
出处
《电力工程技术》
北大核心
2022年第4期67-74,共8页
基金
江苏省自然科学基金资助项目(BK20181021)。
文摘
针对台区发生线损异常时关联用户辨识困难的实际问题,提出一种基于相关性度量算法的台区线损异常判断及精准定位方法。首先,通过间隙统计-轮廓系数融合算法确定数据集的最佳聚类数,并在此基础上采用二分K-means++构建台区线损标准库;其次,基于标准库完成台区线损异常辨识,确定异常时间段;再次,计算异常时间段内各用户电量和线损的斯皮尔曼相关性系数(SCC)和欧式-离散弗雷歇距离(E-DFD),并基于SCC和E-DFD构造综合评判指标分析用户关联性;最后,采用逼近理想解排序法(TOPSIS)对综合评判指标值进行排序,实现异常关联用户的精准定位。算例采用某台区真实现场数据进行分析,结果表明文中所提方法在聚类有效性、计算时间以及辨识准确度等方面具有较好的性能。
关键词
台区
线损
异常判断
精准定位
线损
标准
库
综合评判指标
逼近理想解排序法(TOPSIS)
Keywords
line loss in station area
abnormal judgment
precise positioning
line loss standard library
comprehensive evaluation indicators
technique for order preference by similarity to an ideal solution(TOPSIS)
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于多维场景划分的台区线损率异常研判及关联用户精准追踪方法
2
作者
陈光宇
张盛杰
杨里
黄文灏
南钰
张仰飞
郝思鹏
机构
南京工程学院电力工程学院
国网福建省电力有限公司
国网福建省电力有限公司三明供电公司
国网河南省电力公司开封供电公司
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024年第16期162-177,共16页
基金
国家自然科学基金项目资助(52107098)。
文摘
针对台区线损率异常辨识困难,关联用户难以精准追踪的问题,提出一种基于多维场景划分的台区线损率异常研判及关联用户精准追踪方法。首先,提出了一种基于改进完备集合经验的模态分解(improved complete EEMD with adaptive noise,ICEEMDAN)算法的数据预处理策略,通过分析台区历史线损率曲线的变化趋势,构建台区线损率粗放场景集,并在此基础上采用支持向量聚类算法进一步对场景集进行二次精细划分,实现对台区多维场景集的建立。其次,提出一种基于簇类个案数目的区间动态平移策略,用于确定不同场景下线损率标准库的区间范围,并采用区间重叠率策略对划分中的孤立区间进行合并,实现对台区线损率标准库的完备划分。最后,给出一种基于关联分析的线损异常追踪方法,通过灰色关联分析法确定线损异常强相关因素,并基于改进Adtributor算法定量分析各因素和台区用户间的内在关联度,提高对台区线损率异常用户的追踪精度。算例采用台区真实数据进行仿真分析,结果表明了所提方法的有效性和实用性。
关键词
台区
灰色关联
多维场景集
线损
率
标准
库
精准追踪
Keywords
station
grey correlation
multi-dimensional scene set
line loss ratio standard library
accurate tracking
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相关性度量算法的台区线损异常判断及精准定位
陈光宇
徐嘉杰
卢兆军
袁飞
张仰飞
郝思鹏
《电力工程技术》
北大核心
2022
13
下载PDF
职称材料
2
基于多维场景划分的台区线损率异常研判及关联用户精准追踪方法
陈光宇
张盛杰
杨里
黄文灏
南钰
张仰飞
郝思鹏
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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