【摘 要】
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针对欧式距离在某些数据集合相似性度量中存在区分能力差的缺点,本文提出基于双向KL(KullbackＧLeibler)距离聚类算法的变压器状态异常检测一般模型及分析方法.以湖州市某变电
【机 构】
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海南热带海洋学院信息工程学院,上海大学机电与工程学院,海南电网有限责任公司海口供电局
【基金项目】
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国家自然科学基金(61273190)
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针对欧式距离在某些数据集合相似性度量中存在区分能力差的缺点,本文提出基于双向KL(KullbackＧLeibler)距离聚类算法的变压器状态异常检测一般模型及分析方法.以湖州市某变电站历史监测数据对上述模型进行算例分析,结果表明,该方法消除了欧式距离在变压器状态异常检测中的不足,可有效减少故障漏报信息,具有一定的实用价值.
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