基于关联特征筛选的双层聚类区域配变电压越限特征分析及预测OA北大核心
Analysis and Prediction of Over-Limit Characteristics for Regional Distribution Transformer Voltage Using Bilayer Clustering by Correlation Feature Screening
针对区域配网变压器(简称"配变")数量多,大量新型负荷、分布式光伏等接入,配变电压随机性波动增强,台区用户电压质量面临挑战.为更好地对区域配变电压进行越限特征分析及预测,提出了基于关联特征筛选的双层聚类区域配变电压预测方法.首先,将区域配变的越限天数作为第一层聚类特征,获得电压性质正常以及越上限的配变.其次,针对电压越限配变提出结合Pearson相关系数和欧氏距离(Euclidean distance)的最优度量矩阵,提取原有数据的内含信息,作为…查看全部>>
Aiming at the large number of regional distribution transformer,a large number of new loads,distributed photovoltaics,etc.,and the enhancement of the random voltage fluctuation of distribution transformer.The voltage quality of the substation users is facing challenge.In order to better analyze and predict the over-limit characteristics of regional distribution transformer voltage,a bilayer clustering regional distribution transformer voltage prediction meth…查看全部>>
郭少东;赵晓莉;孙改平;杨秀;杨帆;刘俊
上海电力大学电气工程学院,上海 200090上海电力大学电气工程学院,上海 200090上海电力大学电气工程学院,上海 200090上海电力大学电气工程学院,上海 200090国家电网上海电力科学研究院,上海 200437国家电网上海电力科学研究院,上海 200437
动力与电气工程
区域配变最优度量矩阵双层聚类降维电压预测
regional distributionoptimal metric matrixbilayer clusteringdimensionality reductionvoltage prediction
《南方电网技术》 2025 (2)
19-27,9
国家自然科学基金资助项目(52207121)上海电力人工智能工程技术研究中心项目(19DZ2252800). Supported by the National Natural Science Foundation of China(52207121)the Project of Shanghai Engineering Research Center of Electric Power Artificial Intelligence(19DZ2252800).
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