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基于改进kShape聚类的谐波污染分区方法
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作者 张敏 樊瑞 +3 位作者 祗会强 张世锋 李慧蓬 赵军 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期342-350,共9页
针对大量电力电子负荷接入后,谐波源数量大幅增加,全网谐波源位置追溯困难的问题,利用电能质量监测数据,提出一种基于双层聚类的谐波分区溯源方案。首先,使用基于波形相似性的kShape时间序列聚类算法,通过计算谐波电压序列的形态距离来... 针对大量电力电子负荷接入后,谐波源数量大幅增加,全网谐波源位置追溯困难的问题,利用电能质量监测数据,提出一种基于双层聚类的谐波分区溯源方案。首先,使用基于波形相似性的kShape时间序列聚类算法,通过计算谐波电压序列的形态距离来度量数据波动相似性,挖掘谐波污染关联信息;然后,引入自适应密度峰值聚类改进kShape算法,解决初始聚类中心随机选取导致的局部最小化问题,实现最佳聚类数目的自适应选择。该方法能够有效实现多谐波源的区域化定位,缩小主导谐波源的嫌疑范围,适用于大规模谐波源接入场景的溯源分析。基于IEEE123节点网络和监测平台的实测数据,验证了方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 谐波溯源 谐波污染分区 kshape聚类 时间序列相似性 自适应密度峰值聚类
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