改进K-means算法的馈线线损计算
Software Guide(2019)
摘要
分析几种主要线损计算方法优缺点及线损分析中数据挖掘算法应用,提出基于线损时域特征指标和改进K-means算法的馈线线损计算方法.充分利用线损信号中的时域信息,获取线损信号中的平均线损率、线损率变异系数、线损率变化趋势等表征线损信号的非平稳特征.使用该算法对区域889条馈线线损进行计算分析,取轮廓系数最大时对应的k值进行聚类分析,经过65次迭代得到8个聚类结果,其中第7类平均线损率高达33.5%,第5类线损率为17.8%,但线损率变化趋势达308.可以进一步对该类馈线上的用电客户负荷曲线进行跟踪分析,确定是否存在窃漏电行为.
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