【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于低压配电网台区拓扑校核，具体涉及一种基于数据驱动的双尺度低压台区拓扑辨识方法。
技术介绍
1、ami(高级计量基础设施)是一种先进的电力计量系统，旨在提高电力网络的监测、管理和效率。ami系统使用智能电表等设备实时收集电力使用数据，并通过通信网络将数据传输到电力供应商的数据中心，以便进行远程监控和管理。智能电表是ami系统的核心组成部分，它具有计量功能的同时还能实现远程通信和控制，可以实时监测电力使用情况，识别能源浪费和异常情况，并支持定制化的电价计费和节能策略。ami系统的实施可以帮助电力公司提高能源管理效率，降低供电成本，改善电力网络的稳定性和可靠性，促进可持续能源的发展和利用。
2、k-means++是一种改进的k-means聚类算法，旨在解决k-means算法在初始聚类中心选择上的随机性和局部最优解问题。其核心思想是通过一定策略增加每个数据点成为初始中心的概率，从而使得初始中心更具代表性和分散性。该算法首先随机选择一个数据点作为第一个聚类中心，然后计算每个数据点与已选定中心的最短距离，并以加权概率的方式...
【技术保护点】
1.一种基于数据驱动的双尺度低压台区拓扑辨识方法,其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的双尺度低压台区拓扑辨识方法，其特征在于，所述步骤1包括利用电力系统实际运行中收集到的数据来验证拓扑结构的正确性，理论推导步骤包括如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的双尺度低压台区拓扑辨识方法，其特征在于，所述步骤2包括在智能电表设备采集的电压相关电气数据中，不可避免的存在一定的错误和缺失，因此对该量测数据进行聚类分析前，首先要对其进行预处理操作，消除噪声以及错误数据的干扰，同时放大数据之间的差异性，数据的预处理操
【技术特征摘要】
1.一种基于数据驱动的双尺度低压台区拓扑辨识方法,其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的双尺度低压台区拓扑辨识方法，其特征在于，所述步骤1包括利用电力系统实际运行中收集到的数据来验证拓扑结构的正确性，理论推导步骤包括如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的双尺度低压台区拓扑辨识方法，其特征在于，所述步骤2包括在智能电表设备采集的电压相关电气数据中，不可避免的存在一定的错误和缺失，因此对该量测数据进行聚类分析前，首先要对其进行预处理操作，消除噪声以及错误数据的干扰，同时放大数据之间的差异性，数据的预处理...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋锐，许建华，王小明，徐友云，张子谦，徐卓珺，邵瑞，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。