变电站为中心配电网电压等高线时序态势图片的聚类分析

被引：7

作者：

章坚民 ^{[1
]}

申世伟 ^{[1
]}

黄晟 ^{[1
]}

陈士云 ^{[2
]}

陈彤 ^{[2
]}

章剑光 ^{[3
]}

机构：

[1] 杭州电子科技大学自动化学院

[2] 浙江华云信息科技有限公司

[3] 国网绍兴供电公司

来源：

电力系统自动化 | 2017年 / 41卷 / 08期

关键词：

态势感知; 时序态势图; 图片聚类分析; 图片特征向量; 图片相似度; 时间离散度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM76 [电力系统的自动化]; TM63 [变电所];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

基于电气接线图并按特定图形设计的时序态势图,其图形特征是网络结构、运行方式、接入源荷及各类电气元件行为、量测数据等动态潮流的一种高维融合映射。通过基于刻画态势图片的关键但数量有限的图形特征量的聚类分析,从中获取态势图中隐藏的规律和有价值的知识。文中提出变电站为中心的配电网电压等高线时序态势图片的特征向量及其计算算法;探索了基于图片特征向量的态势时序图片聚类分析方法,提出了聚类中心图片(典型图片)的图片相似度、时间离散度及其计算算法。以典型日96幅电压态势时序图为案例,介绍了所提方法的效果以及分析结果,并进行了近两个月的长时序图片聚类的初步应用分析。

引用

页码：125 / 132

页数：8

共 8 条

[1]

负荷特性聚类分析方法的研究 [D].

许翠娟 .

华北电力大学（北京）,

2007

[2]

A contour-line color layer separation algorithm based on fuzzy clustering and region growing.[J].Tiange Liu;Qiguang Miao;Pengfei Xu;Yubing Tong;Jianfeng Song;Ge Xia;Yun Yang;Xiaojie Zhai.Computers and Geosciences.2016,

[3]

配电网均匀接线图生成及态势图察觉度计算 [J].