【摘 要】
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户变关系对于营配融合、线损分析等业务的开展具有重要作用。为了得到准确的户变关系,提出一种基于量子遗传和模糊聚类的户变关系识别方法,该方法根据不同台区电能表的电压过
【机 构】
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【基金项目】
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国家电网总部科技项目(5600-201919168A-0-0-00)
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户变关系对于营配融合、线损分析等业务的开展具有重要作用。为了得到准确的户变关系,提出一种基于量子遗传和模糊聚类的户变关系识别方法,该方法根据不同台区电能表的电压过零偏移特征不同,采用核模糊C均值聚类对电能表电压的过零偏移进行分类,通过与变压器端的过零偏移比较,实现户变关系识别。主要创新点为:采用量子遗传算法对模糊C均值聚类的聚类中心和核参数进行优化,提高聚类精度和效率;提出一种基于类间距离和类内距离的适应度函数构造方法;引入小生境协同进化策略、动态调整策略、Hadamard门变异策略,提高算法寻优能力。通
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