基于用电大数据的台户关系识别方法研究

在电网的低压台区,在用户接线改动或者为了负荷均衡分配而进行线路改造后,由于信息更新不及时,经常导致用户进线端与集中器归属关系记录不准确、台户关系与实际不符等问题。单纯依靠人工去识别台户关系不仅费时费力而且效果不佳,同时需要成本高昂的专用设备。为解决上述问题,文章提出一种基于用电大数据的台户关系智能识别方法。首先搭建台区模型,并采集和预处理台区各用户的海量电压时序数据作为观测变量;然后采用FastICA技术对处理后的数据进行独立成分分析与特征提取,从而获得用于估计观测变量的一系列相互独立的随机变量和混合矩阵;最后利用K均值聚类的方法对特征提取后数据进行聚类分析,从而实现台户关系识别。同时文章对电压数据采样精度和数据量对结果的影响进行了分析比较。仿真算例表明,所提方法能够在保证精度的情况下仅采用电压时序数据就实现台户关系的智能识别。