基于T型灰色关联度和KNN算法的低压配电网台区拓扑识别方法OA北大核心CSCDCSTPCD
Topology identification method of a low voltage distribution network based on T-type grey correlation degree and KNN algorithm
针对目前低压配电网台区拓扑存在记录不准确,人工排查成本高,准确率低的问题.提出了一种基于T型灰色关联度和K-最近邻(K-nearest Neighbor,KNN)算法的低压配电网拓扑自动识别方法.首先计算用户与所属台区电压的T型灰色关联度,对低于设定阈值的可疑用户用KNN算法判断所属台区,完成户变关系识别工作.然后计算新户变关系下用户之间电压的T型灰色关联度,结合拓扑结构图识别馈线中的可疑用户.最后找出与可疑用户最相关的用户,依据电压沿着馈线逐渐…查看全部>>
陈招安;黄纯;张志丹;江亚群
湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙 410082湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙 410082国网湖南省电力有限公司电力科学研究院,湖南长沙 410007湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙 410082
低压配电网拓扑结构T型灰色关联度KNN算法台区
《电力系统保护与控制》 2021 (1)
163-169,7
国家自然科学基金项目资助(51677060)国网湖南省电力公司科技项目资助(5216A518000T)
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