摘要
本发明公开了一种基于改进聚类算法的低压配电台区线户识别方法及系统,属于低压配电台区线户识别领域,该方法通过综合考虑低压配电台区低压母线和各用户电表的电压幅值时序数据、电流时序数据、各用户相序信息以及一级分支馈线数据等多维度信息,克服仅依赖单一电压数据的局限性;利用欧式距离算法对首端用户电表进行筛选识别,消除首端电表对聚类的干扰;利用DTW距离算法能够更好地处理时间序列数据的相似性度量的特点,结合DTW距离算法和聚类算法,提高识别准确性;最后从全局角度进行线户识别,提高低压配电台区线户识别的准确度,解决现有技术因只依赖单一数据以及忽略首端电表的干扰而导致低压配电台区线户识别准确度低的问题。
技术关键词
低压配电台区
电表
聚类算法
二次规划模型
时序
识别方法
电压
幅值
母线
识别模块
序列
电流
关系
矩阵
分支
数据采集模块
系统为您推荐了相关专利信息
异常识别方法
计算机可执行代码
实体
计算机可执行指令
基站识别
时间变化特征
优化预测模型
动态监测方法
元素
土地整治技术
短期电价预测方法
训练集
前馈神经网络
连续性
多头注意力机制
训练数据生成方法
多智能体协作
计算机程序产品
数据生成装置
样本