基于Hausdorff距离与OPTICS聚类的电压暂降同源识别方法

• 作者: 李天楚 伍智鹏 刘红岩
• 来源期刊: 中国测试
• 学科: 工学
• 关键词: 电压暂降 数据冗余 同源识别 Hausdorff距离 多维尺度分析算法 OPTICS聚类
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 测控技术|Measurement and Control Technologies
• 页码范围: 110-116,172
• 页数: 8页
• 分类号: TM712
• 语种: 中文

摘要

为合理评估、治理电压暂降问题,电网公司大量安装电能质量监测终端,实现电压暂降监测和感知,但同时造成暂降事件被不同监测终端重复记录的数据冗余问题.为此,该文提出基于Hausdorff距离的电压暂降波形相似度计算方法.将波形相似度和持续时间作为同源识别特征,构建电压暂降同源识别特征矩阵;提出基于多维尺度分析(multi-dimensional?scaling,?MDS)算法的同源识别矩阵数据降维方法,保证识别准确度,提高计算效率.提出基于OPTICS聚类算法的电压暂降同源识别方法,通过聚类可达图得到同源识别结果.最后,选取我国中部某地区电网的实测数据验证所提方法的可行性与准确性.