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配电网运行异常数据识别方法
被引量：
5
1
作者
林昱奂
郝方舟
+1 位作者
李柏新
黄波
《中国电力》
CSCD
北大核心
2023年第9期134-139,共6页
为提高配电网运行异常数据的识别准确率,提出结合k均值改进萤火虫算法的配电网运行异常数据识别方法。在配电网信息系统中采集配电网运行数据,并实施数据清洗、合并、特征化处理等操作。利用结合k均值改进萤火虫算法的优化聚类获取样本...
为提高配电网运行异常数据的识别准确率,提出结合k均值改进萤火虫算法的配电网运行异常数据识别方法。在配电网信息系统中采集配电网运行数据,并实施数据清洗、合并、特征化处理等操作。利用结合k均值改进萤火虫算法的优化聚类获取样本特征曲线及样本分类,得到带通矩阵来判定异常数据点,完成配电网运行异常数据识别。结果表明:所提方法对不同的用电设备状态组合的运行异常数据识别准确率更高。
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关键词
配电网运行异常数据
异常
识别
萤火虫算法
优化聚类
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职称材料
题名
配电网运行异常数据识别方法
被引量：
5
1
作者
林昱奂
郝方舟
李柏新
黄波
机构
广东电网有限责任公司广州番禺供电局
广州供电局有限公司
出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2023年第9期134-139,共6页
基金
广东电网有限责任公司广州番禺供电局科技项目(082700KK52200001)
国家自然科学基金资助项目(51877061)。
文摘
为提高配电网运行异常数据的识别准确率,提出结合k均值改进萤火虫算法的配电网运行异常数据识别方法。在配电网信息系统中采集配电网运行数据,并实施数据清洗、合并、特征化处理等操作。利用结合k均值改进萤火虫算法的优化聚类获取样本特征曲线及样本分类,得到带通矩阵来判定异常数据点,完成配电网运行异常数据识别。结果表明:所提方法对不同的用电设备状态组合的运行异常数据识别准确率更高。
关键词
配电网运行异常数据
异常
识别
萤火虫算法
优化聚类
Keywords
abnormal data of distribution network operation
abnormal recognition
firefly algorithm
optimize clustering
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
配电网运行异常数据识别方法
林昱奂
郝方舟
李柏新
黄波
《中国电力》
CSCD
北大核心
2023
5
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