文档名：基于改进Kmeans聚类和皮尔逊相关系数户变关系异常诊断
摘要：用电信息采集系统易出现台区户变关系错误问题,传统诊断技术主要针对少用户台区出现异常用户情况,但对于多达数百用户台区,存在多相邻台区异常用户特征提取难题.文中首先通过主成分分析对GIS系统获取台区总表和用户电表电压数据实现降维,建立改进K-means聚类提取电压数据特征,提出改进皮尔逊相关系数算法分析待检测用户,据此建立基于改进K-means聚类和改进皮尔逊相关系数的户变关系异常诊断方法,实现多异常用户所属正确台区诊断.实际算例分析结果表明,文中提出算法在识别同一台区一个及多个异常用户、不同台区多个异常用户情况下均能有效实现异常用户的准确检测与分析,相比传统检测方法,实现简单且准确性更高.
Abstract：Theelectricityinformationacquisitionsystemispronetoerrorsintherelationshipbetweenhouseholdsinthestations.Traditionaldiagnostictechniquesaremainlyaimedatabnormalusersinthefewstations,butforhundredsofus-ers,thereisadifficultproblemofextractingthecharacteristicsofabnormalusersinmultipleadjacentstations.ThispaperfirstlyreducesdimensionthroughtheprincipalcomponentanalysisofGISsystemforareatotaltableandvoltagemeterda-ta,setsupimprovedK-meansclusteringtoextractvoltagedatacharacteristics,theimprovedPearsoncorrelationcoefficientalgorithmisproposedtoanalyzetheuserstobedetected,accordingly,theabnormaldiagnosismethodofhouseholdvaria-blerelationshipbasedonimprovedK-meansclusteringandPearsoncorrelationcoefficientisestablishedtorealizethecor-rectdiagnosisformultipleabnormalusers.Theanalysisresultsofpracticalexamplesshowthatthealgorithmproposedinthispapercaneffectivelyrealizetheaccuratedetectionandanalysisofabnormalusersinthecaseofidentifyingoneormoreabnormalusersinthesamestationandmultipleabnormalusersindifferentstations.Comparedwiththetraditionaldetectionmethod,theimplementationissimpleandmoreaccurate.
作者：周纲 黄瑞 刘度度 张芝敏 胡军华 高云鹏 Author：ZHOUGang HUANGRui LIUDudu ZHANGZhimin HUJunhua GAOYunpeng
作者单位：国网湖南省电力有限公司,长沙410004;智能电气量测与应用技术湖南省重点实验室,长沙410004国网湖南省电力有限公司,长沙410004;智能电气量测与应用技术湖南省重点实验室,长沙410004;湖南大学,长沙410082智能电气量测与应用技术湖南省重点实验室,长沙410004;湖南大学,长沙410082
刊名：电测与仪表
Journal：ElectricalMeasurement&Instrumentation
年，卷(期)：2024, 61(3)
分类号：TM933
关键词：户变关系 GIS系统 主成分分析 改进K-means聚类
Keywords：householdvariablerelationship GISsystem principalcomponentanalysis improvedK-meansclustering
机标分类号：TP391TM728.3F426.61
在线出版日期：2024年3月27日
基金项目：国家电网有限公司总部科技项目，国家自然科学基金基于改进K-means聚类和皮尔逊相关系数户变关系异常诊断[
期刊论文] 电测与仪表--2024, 61(3)周纲 黄瑞 刘度度 张芝敏 胡军华 高云鹏用电信息采集系统易出现台区户变关系错误问题,传统诊断技术主要针对少用户台区出现异常用户情况,但对于多达数百用户台区,存在多相邻台区异常用户特征提取难题.文中首先通过主成分分析对GIS系统获取台区总表和用户电表...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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