【摘 要】
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针对低压配电台区户变关系辨识过程中存在的用户信息混乱、丢失和不准确等现象，提出基于欧氏形态距离和近邻传播（Affinity Propagation， AP）聚类分析的配电台区拓扑结构辨识方法。首先，将电压曲线转化为离散序列，应用改进最长公共子序列方法给出形态距离；然后，利用熵权法配比欧氏距离与形态距离形成欧氏形态距离，度量曲线整体分布差异与形态变化差异；最后，利用AP聚类算法实现用户台区辨识与台区
【基金项目】
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国网天津市电力公司科技项目（No.KJ22-1-54）；
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针对低压配电台区户变关系辨识过程中存在的用户信息混乱、丢失和不准确等现象，提出基于欧氏形态距离和近邻传播（Affinity Propagation， AP）聚类分析的配电台区拓扑结构辨识方法。首先，将电压曲线转化为离散序列，应用改进最长公共子序列方法给出形态距离；然后，利用熵权法配比欧氏距离与形态距离形成欧氏形态距离，度量曲线整体分布差异与形态变化差异；最后，利用AP聚类算法实现用户台区辨识与台区内相别辨识。仿真算例验证了欧氏形态距离的有效性，进一步印证了该方法具有较高的聚类有效性和算法稳健性。
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