文献类型：期刊文章

作　　者：梁嘉文[1] 严贝峰[1] 景楷楠[1] 李婷婷[1] 屈志原[1] 王伟宁[1]

LIANG Jiawen;YAN Beifeng;JING Kainan;LI Tingting;QU Zhiyuan;WANG Weining(Gannan Power Supply Company,State Grid Gansu Electric Power Company,Gannan 747000,China)

机构地区：[1]国网甘肃省电力公司甘南供电公司,甘肃甘南747000

出　　处：《电机与控制应用》

年　　份：2022

卷　　号：49

期　　号：12

起止页码：47-52

语　　种：中文

收录情况：AJ、JST、UPD、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为保证分布式光伏台区稳定运行,精准有效地划分台区线损数据,提出基于K-Medoids聚类的分布式光伏线损异常感知算法,精准判断分布式台区线损异常程度。采用局部异常因子(LOF)算法判断分布式光伏台区数据局部异常程度,并筛选和去除受孤立点影响产生的异常线损数据。采取K-Medoids聚类方法聚类分析筛选后的分布式光伏台区数据,将异常线损率区间结合异常线损数据的聚类中心和欧式距离,完成台区线损异常感知。并创新性地引入粒度计算优化K-Medoids聚类算法聚类中心,提升异常数据感知效果。试验结果表明,所提算法可有效避免孤立点对异常感知效果的影响,精准有效地感知分布式光伏台区线损异常,并清晰划分台区线损数据类别。

关 键 词：K-Medoids聚类  局部异常因子 粒度计算 分布式光伏  台区线损  数据异常感知  

分 类 号：TM731]