【摘 要】
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基于用电信息采集系统的量测数据,提出了一种基于改进局部离群因子算法的用户用电隐患检测方法.首先,提出基于信息熵的电压信息重构方法,扩大电压数据差异性.其次,提出基于K-奇异值分解的电压数据稀疏编码方法,解决台区用户原始负荷特征维度过高带来的冗余性问题.然后,提出基于改进局部离群因子算法的用户用电隐患检测方法,通过多局部离群因子模型组合优化,提高低压用户用电隐患检测泛化能力与准确率.最后,以中国浙江省某台区为例进行验证,算例分析的结果表明所提算法相对于传统局部离群因子算法具有更高的隐患检测准确率.
【机 构】
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浙江大学电气工程学院,浙江省杭州市 310027;国网浙江余姚市供电有限公司,浙江省宁波市 315400
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基于用电信息采集系统的量测数据,提出了一种基于改进局部离群因子算法的用户用电隐患检测方法.首先,提出基于信息熵的电压信息重构方法,扩大电压数据差异性.其次,提出基于K-奇异值分解的电压数据稀疏编码方法,解决台区用户原始负荷特征维度过高带来的冗余性问题.然后,提出基于改进局部离群因子算法的用户用电隐患检测方法,通过多局部离群因子模型组合优化,提高低压用户用电隐患检测泛化能力与准确率.最后,以中国浙江省某台区为例进行验证,算例分析的结果表明所提算法相对于传统局部离群因子算法具有更高的隐患检测准确率.
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