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郝雁翔,闫明,井泉,黄建华,刘兵.基于数据挖掘的户变关系辨识技术[J].电测与仪表,2024,61(9):209-215.
HAO Yanxiang,YAN Ming,JING Quan,HUANG Jianhua,LIU Bing.Identification technology of household transformer relationship based on data mining[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2024,61(9):209-215.
基于数据挖掘的户变关系辨识技术
Identification technology of household transformer relationship based on data mining
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2024.09.028
中文关键词:  数据挖掘  户变关系  余弦相关性  密度聚类
英文关键词:data mining  household transformer relationship  cosine correlation  DBSCAN
基金项目:国家电网公司科技资助项目(521750210003)
              
作者中文名作者英文名单位
郝雁翔HAO Yanxiang国网河南省电力公司许昌供电公司
闫明YAN Ming国网河南省电力公司许昌供电公司
井泉JING Quan国网河南省电力公司许昌供电公司
黄建华HUANG Jianhua南京斯泰恩智慧能源技术有限公司
刘兵LIU Bing南京斯泰恩智慧能源技术有限公司
摘要点击次数: 602
中文摘要:
      低压台区长期面临拓扑结构缺失、户变关系不明确的问题,而近年来对配电网的精细化管理及控制需求明确的户变关系。针对此提出了一种基于数据挖掘技术的户变关系辨识方案。该方法首先基于台区内节点的电压波动相似特点,以电压序列相似性为距离标准,利用DBSCAN算法聚类出疑似的不属于目标台区的离群节点;其次基于上下游设备的电度数据相似性确认疑似节点是否属于目标台区,采用Apriori算法生成符合约束条件的台区从属节点集,再使用余弦相似度判别得到最可能的户变从属结果。最后,以某市供电公司一实际台区数据通过结果对比验证了文中算法的有效性。
英文摘要:
      The low-voltage substation area has long faced the problems of lack of topology and unclear household transformer relationship. In recent years, the refined management and control of distribution network require clear household transformer relationship. In this paper, a household transformer relationship identification scheme based on data mining technology is proposed. Firstly, based on the similar characteristics of voltage fluctuation of nodes in the neighbourhood area, the suspected nodes that do not belong to the target station area are clustered by DBSCAN algorithm; Secondly, based on the power similarity of upstream and downstream equipment, confirm whether the suspected node belongs to the target station area. The Apriori algorithm is used to generate the neighbourhood area dependent node set that meets the constraints, and then the cosine similarity discrimination is used to obtain the most possible household transformer dependent result. Finally, the effectiveness of the proposed algorithm is verified by comparing the results of an actual neighbourhood area network.
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