基于聚类分析的配电台区拓扑识别方法
拓扑识别是配电台区的技术热点之一,拓扑关系是电网普遍需求.在不额外增加拓扑识别硬件的条件下,利用台区同期电能数据进行拓扑识别,是有别于专用拓扑装置的另一种方法.研究了基于基尔霍夫定律的智能装置父子关系的特征条件和数学组合算法,并研究了基于聚类分析的拓扑识别算法,实现了从台区总出线开关到用户电能表的拓扑识别过程.提出了智能装置拓扑关系的主要数据结构和拓扑数据表单.基于聚类分析的机器学习方法和组合优化算法的拓扑识别技术,对于配电台区的运行和维护具有实用价值,对于配电数据孪生应用具有参考作用.
配电台区、智能装置、聚类组合、拓扑识别
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江西省科技项目S2020ZPYFB1256
2022-04-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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