基于电压曲线聚类分析的低压用户相序自动识别

• 作者: 万迪明 张小斐 田杨阳 耿俊成 袁少光
• 来源期刊: 电力大数据
• 学科: 工学
• 关键词: 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
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 大数据专题
• 页码范围: 1-8
• 页数: 8页
• 分类号: TM41
• 字数: 4959字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	耿俊成	国网河南省电力公司电力科学研究院	22	87	6.0	8.0
2	张小斐	国网河南省电力公司电力科学研究院	17	65	5.0	7.0
3	万迪明	国网河南省电力公司电力科学研究院	10	24	3.0	4.0
4	袁少光	国网河南省电力公司电力科学研究院	8	24	3.0	4.0
5	田杨阳	国网河南省电力公司电力科学研究院	1	1	1.0	1.0