戶變關(guān)系對于營配融合、線損分析等業(yè)務(wù)的開展具有重要作用。為了得到準確的戶變關(guān)系,提出一種基于量子遺傳和模糊聚類的戶變關(guān)系識別方法,該方法根據(jù)不同臺區(qū)電能表的電壓過零偏移特征不同,采用核模糊C均值聚類對電能表電壓的過零偏移進行分類,通過與變壓器端的過零偏移比較,實現(xiàn)戶變關(guān)系識別。主要創(chuàng)新點為:采用量子遺傳算法對模糊C均值聚類的聚類中心和核參數(shù)進行優(yōu)化,提高聚類精度和效率;提出一種基于類間距離和類內(nèi)距離的適應(yīng)度函數(shù)構(gòu)造方法;引入小生境協(xié)同進化策略、動態(tài)調(diào)整策略、Hadamard門變異策略,提高算法尋優(yōu)能力。通過對Benchmark函數(shù)和UCI數(shù)據(jù)集特征的仿真測試,驗證了所提出方法比標(biāo)準核模糊C均值聚類具有更高的聚類精度和運算效率。采用文中方法對實際的臺區(qū)變壓器和電能表數(shù)據(jù)進行歸屬識別,結(jié)果表明,所提出方法得到的結(jié)果與真實戶變關(guān)系一致,具有較好的應(yīng)用效果。 

【文章來源】：電測與儀表. 2020,57(20)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

相位偏移示意圖

采用文中提出的IQGA-KFCM針對現(xiàn)場低壓臺區(qū)電能表和變壓器過零偏移數(shù)據(jù)，進行求解，得到戶變關(guān)系。針對沿海某市某臺區(qū)現(xiàn)場，采用如圖2所示，基于現(xiàn)有設(shè)備進行數(shù)據(jù)采集，通過電能表和集中器進行數(shù)據(jù)采集，匯總到主站，進行處理。該現(xiàn)場包括四個臺區(qū)變壓器，下屬共234塊電能表，統(tǒng)計分析變壓器端過零偏移數(shù)據(jù)表6所示，電表端過零偏移數(shù)據(jù)過大，這里不做展示。則可轉(zhuǎn)化為利用IQGA-KFCM對一個包含234個電能表的數(shù)據(jù)集通過聚類分析分為4類的問題。參數(shù)設(shè)置:聚類個數(shù)M=4，變量維度N=234，誤差閾值ε=10-3，最大迭代次數(shù)Imax=200，收縮因子的最小值γ0=0.8，最大值γmax=0.95，旋轉(zhuǎn)角度θmin=0，θmax=π/4,Pm=0.1，核函數(shù)采用高斯函數(shù)，種群大小n=30，聚類中心vi和核參數(shù)σi均采用隨機確定，算法滿足誤差閾值條件或者最大迭代次數(shù)其一，即可結(jié)束聚類過程，輸出最優(yōu)解。

為對比聚類效果，引入KFCM與文中算法進行對比，具體聚類結(jié)果如圖3所示。在圖3中，實際戶變關(guān)系為通過拉合閘確定的真實電能表對變壓器的歸屬關(guān)系，為了方便數(shù)據(jù)分析，將結(jié)果進行歸類統(tǒng)計，列入表7中。通過比較可以發(fā)現(xiàn)，采用KFCM和IQGA-KFCM聚類得到的聚類中心與變壓器端的過零偏移基本一致，采用本文方法，聚類結(jié)果相比于真實戶變關(guān)系只錯了兩個電能表，準確率為99.15%，和KFCM相比，準確率提高了10.26個百分點，運行時間縮短了37.35s，從而說明了文中提出方法具有較高的準確率和運算效率。4 結(jié)束語

【參考文獻】：
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本文編號：3260647