【摘 要】
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准确的低压配电网户变关系是电力营销管理和台区线损治理的重要基础,传统的户变关系识别方法排查成本高、识别效果欠佳,无法适用于规模日趋庞大的低压配电网.在此背景下,提出了一种基于智能电表量测数据和用户档案信息的低压配电网户变关系识别方法.首先利用用户地理位置信息实现邻近用户的初步合并,再基于GMM聚类算法对电压时序数据进行聚类划分,用户划分结果作为下一步的迭代初值.然后基于能量供需平衡建立配变与用户的关联卷积识别模型实现低压配电台区户变关系的辨识.最后,在实际的低压配电系统中验证了该方法在提升户变关系识别效率
【机 构】
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上海电力大学电气工程学院,上海 200090;国网杭州供电公司,浙江 杭州 310014
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准确的低压配电网户变关系是电力营销管理和台区线损治理的重要基础,传统的户变关系识别方法排查成本高、识别效果欠佳,无法适用于规模日趋庞大的低压配电网.在此背景下,提出了一种基于智能电表量测数据和用户档案信息的低压配电网户变关系识别方法.首先利用用户地理位置信息实现邻近用户的初步合并,再基于GMM聚类算法对电压时序数据进行聚类划分,用户划分结果作为下一步的迭代初值.然后基于能量供需平衡建立配变与用户的关联卷积识别模型实现低压配电台区户变关系的辨识.最后,在实际的低压配电系统中验证了该方法在提升户变关系识别效率和准确率等方面具有显著优势,具备一定的实践应用价值和工程指导作用.
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