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基于K-medoids聚类算法的异常低压台区线损识别方法研究
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作者 吕家慧 《信息与电脑》 2023年第24期61-63,共3页
在电力系统中,设备老化、技术缺陷等原因容易导致低压台区线损异常,影响运行。为此,文章基于K-medoids聚类算法,探讨一种用于识别异常低压台区线损的方法,阐述技术原理,通过聚类分析异常低压线损数据,发现特征,实现准确识别和定位。结... 在电力系统中,设备老化、技术缺陷等原因容易导致低压台区线损异常,影响运行。为此,文章基于K-medoids聚类算法,探讨一种用于识别异常低压台区线损的方法,阐述技术原理,通过聚类分析异常低压线损数据,发现特征,实现准确识别和定位。结果表明,该方法可较好地识别异常低压台区线损,并具有高精度。基于K-medoids聚类算法的异常低压台区线损识别方法提供了一种高效、准确的识别工具,为电力系统管理者及时解决异常低压问题提供了技术调节方式。 展开更多
关键词 K-medoids聚类算法 异常低压台区 线损识别方法
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