基于双向KL距离聚类算法的变压器状态异常检测

摘要：

针对欧式距离在某些数据集合相似性度量中存在区分能力差的缺点,本文提出基于双向KL(Kullback-Leibler)距离聚类算法的变压器状态异常检测一般模型及分析方法.以湖州市某变电站历史监测数据对上述模型进行算例分析,结果表明,该方法消除了欧式距离在变压器状态异常检测中的不足,可有效减少故障漏报信息,具有一定的实用价值.

关键词：欧式距离、KL距离、聚类、变压器、异常检测

所属期刊栏目：36

分类号：TP274(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金 61273190

在线出版日期：2019-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：20-26