基于电压曲线形态特征聚类的低压台区相位辨识

廖志伟; 谢汛恺; 郑广昱; 王博文; 刘烨

doi:10.7500/AEPS20220510008

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基于电压曲线形态特征聚类的低压台区相位辨识

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于电压曲线形态特征聚类的低压台区相位辨识
- Phase Identification of Low-voltage Distribution Station Area Based on Morphological Characteristic Clustering of Voltage Curves
- 电力系统自动化 2023年47卷第7期页码：142-149
- 作者机构：
  
  华南理工大学电力学院，广东省广州市 510641
- 作者简介：
  
  廖志伟(1973—)，男，通信作者，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：电力系统运营与控制、人工智能及大数据应用。E-mail：epliao@scut.edu.cn
  谢汛恺(1997—)，男，硕士研究生，主要研究方向：智能电网、电力系统运营及控制、大数据在电网中的应用。E-mail：522566189@qq.com
  郑广昱(1998—)，男，硕士研究生，主要研究方向：智能电网、电力系统运营及控制、大数据在电网中的应用。E-mail：827238460@qq.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51437006);中国南方电网有限责任公司科技项目(GZHKJXM20160064)
- DOI：10.7500/AEPS20220510008
  中图分类号：
- 收稿：2022-05-10，
  
  修回：2022-08-13，
  
  网络出版：2023-02-03，
  
  纸质出版：2023-04-10
- 稿件说明：
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廖志伟,谢汛恺,郑广昱等.基于电压曲线形态特征聚类的低压台区相位辨识[J].电力系统自动化,2023,47(7):142-149.

LIAO Zhiwei,XIE Xunkai,ZHENG Guangyu,et al.Phase Identification of Low-voltage Distribution Station Area Based on Morphological Characteristic Clustering of Voltage Curves[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(7):142-149.
廖志伟,谢汛恺,郑广昱等.基于电压曲线形态特征聚类的低压台区相位辨识[J].电力系统自动化,2023,47(7):142-149. DOI： 10.7500/AEPS20220510008.

LIAO Zhiwei,XIE Xunkai,ZHENG Guangyu,et al.Phase Identification of Low-voltage Distribution Station Area Based on Morphological Characteristic Clustering of Voltage Curves[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(7):142-149. DOI： 10.7500/AEPS20220510008.

摘要

针对电压曲线分布集中导致低压台区用户相位难以准确辨识的问题，提出基于电压曲线形态特征聚类的低压台区相位辨识方法。首先，采用分段聚合近似(PAA)对配电变压器低压侧三相以及低压用户的电压曲线进行分段，提取反映整体分布的主要特征信息，减少冗余噪声的干扰。引入一阶导数与动态时间弯曲(DTW)增加对每个分段序列局部趋势变化的分析，并将其集成到PAA距离度量中，既弥补了均值特征缺乏对电压曲线趋势变化信息的考量，又能降低DTW的时间复杂度。然后，通过该距离度量综合判定电压特征序列的相似度，并以此改进传统

-means聚类的相似性度量，构建低压台区相位辨识模型。最后，通过实际台区算例分析验证了所提方法的有效性。

Abstract

Aiming at the difficulty of user phase identification due to the concentrated distribution of voltage curves in low-voltage (LV) distribution station areas

this paper proposes a phase identification method based on morphological characteristic clustering of voltage curves in LV distribution station areas. Firstly

the piecewise aggregate approximation (PAA) is used to segment the voltage curves of three phases on the LV side of the distribution transformer and the LV users

so as to extract the main feature information reflecting the overall distribution and reduce the interference of redundant noise. Besides

the introduction of the first-order derivatives and dynamic time warping (DTW) deepens the analysis of the local trend change of each segmented series and integrates it into the distance measurement based on PAA

which not only makes up for the lack of consideration of the trend change information of the voltage curves by the mean value feature

but also reduces the time complexity of DTW. Secondly

this distance measurement is used to determine the similarity of voltage feature series and improve the similarity measurement of traditional

-means clustering

and to construct the phase identification model of LV distribution station areas. Finally

the effectiveness of the proposed method is verified by the analysis of a practical distribution station area.

关键词

Keywords

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