基于k-medoids聚类算法的低压台区线损异常识别方法

• 作者: 薛明志 陈商玥 高强
• 来源期刊: 天津理工大学学报
• 关键词: 低压台区 k-medoids聚类算法 局部异常因子LOF算法 日线损率 聚类中心点 欧氏距离
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 页码范围: 26-31
• 页数: 6页
• 分类号: TM731
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-095X.2021.01.006

摘要

针对低压台区线损异常情况的判断问题,以电力公司用电信息采集系统采集的日线损率数据为基础,提出了一种基于k-medoids聚类算法的低压台区线损异常识别方法,并以某地区819个台区为例进行算法可靠性的验证.首先应用局部异常因子LOF算法对低压台区异常日线损率数据进行判断、筛选和剔除;其次应用k-medoids聚类算法对日线损率数据进行聚类分析,得到低压台区日线损率数据的聚类中心点和欧氏距离,从而实现低压台区线损异常情况的判断;最后通过819个低压台区的实际数据验证算法的合理性.结果表明,算法能够对低压台区线损的异常情况做出准确的判断.