【摘 要】
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低压台区长期面临拓扑结构缺失、户变关系不明确的问题，而近年来对配电网的精细化管理及控制需求明确的户变关系。针对此提出了一种基于数据挖掘技术的户变关系辨识方案。该方法首先基于台区内节点的电压波动相似特点，以电压序列相似性为距离标准，利用DBSCAN算法聚类出疑似的不属于目标台区的离群节点；其次基于上下游设备的电度数据相似性确认疑似节点是否属于目标台区，采用Apriori算法生成符合约束条件的台区从属
【基金项目】
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国网河南省电力公司科技项目（521750210003）；
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低压台区长期面临拓扑结构缺失、户变关系不明确的问题，而近年来对配电网的精细化管理及控制需求明确的户变关系。针对此提出了一种基于数据挖掘技术的户变关系辨识方案。该方法首先基于台区内节点的电压波动相似特点，以电压序列相似性为距离标准，利用DBSCAN算法聚类出疑似的不属于目标台区的离群节点；其次基于上下游设备的电度数据相似性确认疑似节点是否属于目标台区，采用Apriori算法生成符合约束条件的台区从属节点集，再使用余弦相似度判别得到最可能的户变从属结果。最后，以某市供电公司一实际台区数据通过结果对比验证了文中算法的有效性。
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