基于电压序列相似性的户变关系与相别识别

摘要

随着低压配电网的改造升级，台区户变关系变化频繁，为解决时有发生的用户台区挂错现象，提出一种利用改进的基于密度的点排序识别聚类结构（ordering points to identify the clustering structure, OPTICS）的台区户变关系识别和相别识别方法。首先，对配网电压序列的相关性进行定性分析，提出利用电压时序序列作为分析识别的数据基础；其次，采用改进的自适应分段聚合近似（adaptive piecewise aggregate approximation, APAA）对电压序列进行降维处理，提取能够反映电压特征的低维向量；然后利用改进的OPTICS算法对所提取的特征向量进行聚类分析，识别台区的户变关系和相别关系；最后，基于实际的台区数据进行算例分析，验证了所提方法的准确性。

关键词

户变关系 / 相别识别 / 时序序列数据 / 特征提取 / 自适应分段聚合近似 / 基于密度的聚类算法