基于三相表特征约束聚类的低压台区用户相序识别方法

唐捷; 蔡永智; 李其霖; 刘斯亮; 张勇军; 羿应棋; 黄向敏

doi:10.7500/AEPS20210616007

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基于三相表特征约束聚类的低压台区用户相序识别方法

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于三相表特征约束聚类的低压台区用户相序识别方法
- Phase Sequence Identification Method for Users in Low-voltage Distribution-station Area Based on Feature Constraint Clustering of Three-phase Meter
- 电力系统自动化 2022年46卷第8期页码：60-67
- 作者机构：
  
  1.广东电网有限责任公司，广东省广州市 510060
  2.广东电网有限责任公司计量中心，广东省广州市 510080
  3.智慧能源工程技术研究中心，华南理工大学电力学院，广东省广州市 510641
- 作者简介：
  
  唐捷（1979—），男，博士，高级工程师，主要研究方向：电力大数据分析与应用、电力营销及客户服务管理。E-mail：tangjiedavid@163.com
  蔡永智(1984—)，男，博士，工程师，主要研究方向：电力大数据分析与应用。E-mail：dkycyz@163.com
  李其霖(1998—)，男，硕士研究生，主要研究方向：低压配电网大数据应用。E-mail：578877263@qq.com
  刘斯亮（1994—），男，通信作者，博士研究生，主要研究方向：低压配电网大数据应用等。E-mail：463695442@qq.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52177085)
- DOI：10.7500/AEPS20210616007
  中图分类号：
- 收稿：2021-06-16，
  
  修回：2021-09-22，
  
  网络出版：2021-12-16，
  
  纸质出版：2022-04-25
- 稿件说明：
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唐捷,蔡永智,李其霖等.基于三相表特征约束聚类的低压台区用户相序识别方法[J].电力系统自动化,2022,46(8):60-67.

TANG Jie,CAI Yongzhi,LI Qilin,et al.Phase Sequence Identification Method for Users in Low-voltage Distribution-station Area Based on Feature Constraint Clustering of Three-phase Meter[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(8):60-67.
唐捷,蔡永智,李其霖等.基于三相表特征约束聚类的低压台区用户相序识别方法[J].电力系统自动化,2022,46(8):60-67. DOI： 10.7500/AEPS20210616007.

TANG Jie,CAI Yongzhi,LI Qilin,et al.Phase Sequence Identification Method for Users in Low-voltage Distribution-station Area Based on Feature Constraint Clustering of Three-phase Meter[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(8):60-67. DOI： 10.7500/AEPS20210616007.

摘要

低压用户供电相序信息的准确获取对台区线损精益化管理、三相不平衡精准治理等工作的开展具有重要支撑作用。尽管三相表在数据采集时已标定相序，但由于接线不规范等问题导致其与真实相序不一致。同时，忽略三相表将劣化相序识别准确率。为此，提出基于三相表特征约束聚类的低压台区用户相序识别方法。首先，采用Z-Score与

分布的随机近邻嵌入（

-SNE）算法对用户电压时序特征进行标准化与降维处理。在此基础上，提出嵌有快速收敛机制且考虑三相表特征约束的K-Medoids半监督聚类算法（CFK-Medoids）对用户进行聚类分析。最后，选取中国广东省台区实际数据开展算例分析。结果表明，所提方法识别准确率高，能够有效辨识三相表不规范接线问题。

Abstract

Accurate acquisition of power supply phase sequence information in low-voltage distribution-station area plays an important supporting role in the development of lean management of line loss and accurate treatment of three-phase imbalance. Although the phase sequence of the three-phase meter has been gained during data collection

it is inconsistent with the real phase sequence due to non-standard wiring and other problems. At the same time

ignoring the three-phase meters will degrade the identification accuracy of the phase sequence. Therefore

this paper proposes a phase identification method for users in low-voltage distribution-station area based on feature constraint clustering of three-phase meters. Firstly

Z-Score and

-distributed stochastic neighbor embedding (

-SNE) algorithms are used to standardize and reduce the dimension of user voltage-time-series characteristics. On this basis

a constrained fast K-Medoids (CFK-Medoids) semi-supervised clustering algorithm based on background knowledge is proposed to cluster users. Finally

the actual data of station area in Guangdong Province of China are selected for case study. The results show that the proposed method has high identification accuracy and can effectively identify the problem of non-standard wiring of three-phase meters.

关键词

Keywords

references

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