基于二阶聚类和鲁棒性随机分割森林算法的低压台区线损异常辨识

刘雄; 夏向阳; 刘定国; 胡军华; 黄瑞; 李泽文; 史子轶

doi:10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0269

现代电力 ›› 2024, Vol. 41 ›› Issue (03) : 441 -447. DOI: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0269

基于二阶聚类和鲁棒性随机分割森林算法的低压台区线损异常辨识

刘雄, 夏向阳, 刘定国, 胡军华, 黄瑞, 李泽文, 史子轶

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摘要

为精准识别台区的线损异常，保证配电网经济、稳定运行，针对台区线损的异常情况，提出一种基于二阶聚类和鲁棒性随机分割森林(robust random cut forest,RRCF）算法的台区线损异常检测方法。首先，运用二阶聚类将台区不同的运行工况进行聚类，将相同工况的线损节点归并，然后将各类工况的节点线损数据导入RRCF算法中分析，通过删除和插入样本节点，并对插入节点后评判模型的复杂度进行计算，得到线损异常节点的评分值，进一步找出线损异常的节点。最终，通过有关实例验证所提方法的准确性与有效性。