[发明专利]基于聚类的大数据相位识别方法在审
| 申请号： | 201810506899.2 | 申请日： | 2018-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN108734603A | 公开（公告）日： | 2018-11-02 |
| 发明（设计）人： | 陈红梅;唐宇飞;刘楠嶓;张会娟 | 申请（专利权）人： | 河南工业大学 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 450001 河南省郑州市高新技*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于K‑means聚类算法处理供电台区内用户相位信息，来完成供电台区内用户节点的分类。本发明主要步骤包括：采集电力系统运行的智能电表的电压数据，通过PCA处理电压数据，根据数据降维投射散点设定初始聚类中心，利用K‑means算法对电压所属相位信息进行聚类分组处理，实现对供电台区内用户相位的分类识别。优点在于基于聚类的大数据相位识别方法直接利用K‑means方法将同属相位的电压信息进行聚类，可以准确判断用户相位信息，对配电台区网络拓扑及三相不平衡治理提供支持，合理调整和规划接入每相用户的数量，来维持电力系统运行的稳定；不需要增加额外硬件开销，不需要设置比较阈值，弥补了目前的相位识别技术的弊端。 | ||
| 搜索关键词： | 聚类 相位识别 相位信息 电压数据 大数据 供电 采集电力系统 初始聚类中心 电力系统运行 三相不平衡 电压信息 分类识别 分组处理 聚类算法 配电台区 数据降维 网络拓扑 硬件开销 用户节点 智能电表 散点 算法 投射 分类 治理 规划 | ||
【主权项】：
1.一种基于聚类的大数据相位识别方法，由K‑means聚类算法处理供电台区内用户相位信息，其特征在于：采集电力系统运行的智能电表的电压数据，通过PCA处理电压数据，根据数据降维投射散点设定初始聚类中心，利用K‑means算法对电压所属相位信息进行聚类分组处理，实现对供电台区内用户相位的分类识别。
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