基于DDTW距离与DBSCAN算法的户变关系识别方法

刘苏; 黄纯; 侯帅帅; 黄世付; 李建奇

doi:10.7500/AEPS20201123001

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基于DDTW距离与DBSCAN算法的户变关系识别方法

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于DDTW距离与DBSCAN算法的户变关系识别方法
- Identification Method for Household-Transformer Relationship Based on Derivative Dynamic Time Warping Distance and Density-based Spatial Clustering of Application with Noise Algorithm
- 电力系统自动化 2021年45卷第18期页码：71-77
- 作者机构：
  
  1.湖南大学电气与信息工程学院，湖南省长沙市 410082
  2.常德国力变压器有限公司，湖南省常德市 415000
  3.湖南文理学院计算机与电气工程学院，湖南省常德市 415006
- 作者简介：
  
  刘苏(1995—)，男，硕士研究生，主要研究方向：配电网自动化、电力系统故障诊断。E-mail：1316003502@qq.com
  黄纯(1966—)，男，通信作者，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统继电保护及自动控制技术。E-mail：yellowpure@hotmail.com
  侯帅帅(1993—)，男，硕士研究生，主要研究方向：配电网自动化。E-mail：1179541091@qq.com
- 基金信息：
  
  湖南省自然科学基金资助项目(2019JJ60012);湖南省战略性新兴产业科技攻关与重大科技成果转化项目(2018GK4025)
- DOI：10.7500/AEPS20201123001
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-11-23，
  
  修回日期：2021-04-02，
  
  网络出版日期：2021-07-02，
  
  纸质出版日期：2021-09-25
- 稿件说明：
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刘苏,黄纯,侯帅帅等.基于DDTW距离与DBSCAN算法的户变关系识别方法[J].电力系统自动化,2021,45(18):71-77.

LIU Su,HUANG Chun,HOU Shuaishuai,et al.Identification Method for Household-Transformer Relationship Based on Derivative Dynamic Time Warping Distance and Density-based Spatial Clustering of Application with Noise Algorithm[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(18):71-77.
刘苏,黄纯,侯帅帅等.基于DDTW距离与DBSCAN算法的户变关系识别方法[J].电力系统自动化,2021,45(18):71-77. DOI： 10.7500/AEPS20201123001.

LIU Su,HUANG Chun,HOU Shuaishuai,et al.Identification Method for Household-Transformer Relationship Based on Derivative Dynamic Time Warping Distance and Density-based Spatial Clustering of Application with Noise Algorithm[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(18):71-77. DOI： 10.7500/AEPS20201123001.

摘要

针对低压配电台区拓扑结构中户变关系缺失或异常的问题，提出了一种基于导数动态时间弯曲（DDTW）算法与基于密度的有噪空间聚类应用（DBSCAN）算法的户变关系识别方法。首先，采用DDTW算法对台区配电变压器（以下简称台变）低压侧电压和用户电压的时间序列进行相似性分析。然后，根据DDTW距离对台变和用户进行聚类得到户变关系的概率性结果，减小聚类算法参数对聚类结果的影响。该方法能够对时间间隔不同、不等长的电压时间序列进行分析，对电压数据缺失或异常不敏感，且不需要人为设定阈值，户变关系识别准确性高。最后，通过实例分析验证了所提方法的有效性。

Abstract

Aiming at the problem of the missing or abnormal household-transformer relationship in the topology of low-voltage distribution stations

this paper proposes an identification method of household-transformer relationship based on the derivative dynamic time warping (DDTW) algorithm and the density-based spatial clustering of application with noise (DBSCAN) algorithm. Firstly

the DDTW algorithm is used to analyze the similarity of the time series of the voltages between the low-voltage side of the substation transformers and the users. Secondly

the probabilistic results of the household-transformer relationship are obtained by clustering the substation transformers and the users according to the DDTW distance. The influence of the parameters of the clustering algorithm on the clustering results is reduced. The method is able to analyze voltage time series with different time intervals and unequal lengths. It is insensitive to missing or abnormal voltage data and does not require artificially threshold setting

and has high accuracy in identifying household-transformer relationships. Finally

the effectiveness of the proposed method is verified through case analysis.

关键词

Keywords

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