【摘 要】
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低压台区拓扑关系是支撑配电网智能化感知的基础功能，相比于人工勘查相序，依靠电量大数据做相序识别分析具有高效、准确的优势。针对相序识别问题，提出了基于电压相似性聚类的台区相序识别方法。首先，分析了用户电压曲线相似性特征，归纳出台区用户电表的电压在长时间尺度上具有趋同性，在短时间尺度上具有差异性的特点，为方便对电压时序数据的分析，对其采用Z-Score标准化处理；然后，采用欧式距离描述电压序列的相似性
【基金项目】
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海南电网有限责任公司文昌供电局科技项目（编号：070500KK52200002（HNKJXM20200240））；
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低压台区拓扑关系是支撑配电网智能化感知的基础功能，相比于人工勘查相序，依靠电量大数据做相序识别分析具有高效、准确的优势。针对相序识别问题，提出了基于电压相似性聚类的台区相序识别方法。首先，分析了用户电压曲线相似性特征，归纳出台区用户电表的电压在长时间尺度上具有趋同性，在短时间尺度上具有差异性的特点，为方便对电压时序数据的分析，对其采用Z-Score标准化处理；然后，采用欧式距离描述电压序列的相似性，提出了基于k-Medoids聚类算法的相序识别方法，改进了k-means聚类时容易受异常数据影响的不足，在确定最佳聚类数时引入戴维森堡丁指数作为聚类适应度，通过遍历计算多组聚类结果的适应度选取最佳聚类数，再同样采用欧氏距离度量方式确定每个聚类簇的相序；最后，在实例分析中验证了方法具有较高的识别准确性，为低压台区相序拓扑识别提供了一种可行方法。
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