基于双尺度相似性和改进DBSCAN算法的低压配电台区相序识别方法OA北大核心CSTPCD
Phase Sequence Identification Method for Low-Voltage Distribution Stations Area Based on Dual-Scale Similarity and Improved DBSCAN Algorithm
针对低压配电台区智能电表采集的数据质量不高,且用户间电压相似度差异不明显导致相序识别结果较差的问题,提出一种基于双尺度相似性和改进的基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of application with noise,DBSCAN)的低压配电台区相序识别方法.首先,考虑低压配电台区用户数据缺失的情况,提出基于矩阵补全的数据处理方法,以解决数据缺失对相序识别精度造成的不利影响;其次,提出了…查看全部>>
To address the problem of low-quality smart meter collection data in low-voltage distribution station areas and poor phase identification results owing to inconspicuous differences in voltage similarity among users,a phase identification method based on dual-scale similarity and improved density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) for low-voltage distribution station areas is proposed. First,a data processing method based on matrix c…查看全部>>
于惟坤;朱若源;陈旭;尚继伟;白星振;王慧
山东科技大学电气与自动化工程学院,山东省青岛市266590山东科技大学电气与自动化工程学院,山东省青岛市266590山东科技大学电气与自动化工程学院,山东省青岛市266590山东科技大学电气与自动化工程学院,山东省青岛市266590山东科技大学电气与自动化工程学院,山东省青岛市266590中国能源建设集团天津电力设计院有限公司,天津市300171
动力与电气工程
低压配电台区矩阵补全双尺度相似性麻雀搜索算法基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)相序识别
low-voltage distribution station areamatrix complementationdual-scale similaritysparrow search algorithmdensity-based spatial clustering of application with noise (DBSCAN)phase sequence identification
《电力建设》 2024 (9)
74-88,15
国家自然科学基金项目(52277118) This work is supported by National Natural Science Foundation of China(No.52277118).
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