基于双向KL距离聚类算法的变压器状态异常检测

林越; 刘廷章; 黄莉荣; 奚晓晔; 潘建

doi:10.16088/j.issn.1001-6600.2018.04.003

广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2018, Vol. 36 ›› Issue (04) : 20 -26. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2018.04.003

基于双向KL距离聚类算法的变压器状态异常检测

林越, 刘廷章, 黄莉荣, 奚晓晔, 潘建

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摘要

针对欧式距离在某些数据集合相似性度量中存在区分能力差的缺点,本文提出基于双向KL(Kullback-Leibler)距离聚类算法的变压器状态异常检测一般模型及分析方法。以湖州市某变电站历史监测数据对上述模型进行算例分析,结果表明,该方法消除了欧式距离在变压器状态异常检测中的不足,可有效减少故障漏报信息,具有一定的实用价值。