基于改进DBSCAN算法的变压器不良漏抗参数辨识

• 作者: 孙小磊 李晖 李隽 王佳明 王智冬 郑华
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 变压器 漏抗 不良参数 相关系数 具有噪声的基于密度的聚类(DBSCAN)
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 96-101
• 页数: 6页
• 字数: 5131字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20160520010

摘要

PSD-BPA在中国电力系统仿真计算中被广泛应用,但由于其数据格式的特殊性,往往容易出现许多人为原因的数据错误,这给仿真计算结果的准确性与可靠性带来了极大的隐患.首先,在给出变压器不良漏抗参数辨识步骤的基础上,结合PSD-BPA潮流数据中变压器参数数据的特点,提出了考虑特征相似度的具有噪声的基于密度的聚类(DBSCAN)改进算法.其次,基于各类参数向量簇的各属性最大相似系数,计算获得各类参数向量簇的典型特征向量.然后,基于各类的典型特征向量,针对聚类结果中的噪声簇,提出了基于离群系数的可疑不良数据分布模型;在此基础上,结合分布规律,提出了基于可疑度的不良参数判别方法.最后,通过实际算例验证了所述模型与方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晖	华北电力大学电气与电子工程学院	23	380	11.0	19.0
3	王智冬	国网北京经济技术研究院输电网规划中心	33	1014	15.0	31.0
4	李隽	国网北京经济技术研究院输电网规划中心	28	694	14.0	26.0
5	郑华	华北电力大学电气与电子工程学院	24	410	11.0	20.0
6	孙小磊	华北电力大学电气与电子工程学院	1	7	1.0	1.0