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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：本发明属于电力系统自动化技术领域，公开了一种基于区间2型模糊聚类算法的低压配网拓扑识别方法，基于电力GIS系统终端用户和配电变压器的经纬度地理信息，结合配变台区的辐射形状，初步确定终端用户和配变台区之间的拓扑连接关系；针对于可能存在转供电或者转负荷的不确定用户，进行电压数据的异常因子检测，剔除不属于待分析台区的用户数据；引入相关系数改进区间2型模糊聚类算法，确定“变‑户”的拓扑识别。本发明能够实现低压台区用户相别的精准辨识，有效提升用户辨识准确率，且在不同的数据环境中可保持较高的稳定性。

主权项：1.一种基于区间2型模糊聚类算法的低压配网拓扑识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、根据GIS系统中配变台区和终端用户的经纬度坐标，并根据台区辐射范围限制，初步确定台区变压器和终端用户之间的拓扑连接；步骤2、采集变压器低压侧电压和用户电压数据，基于局部异常因子算法对所采集的用户电压数据进行预处理，获得待辨识台区的用户电压数据；步骤3、确定改进区间2型模糊聚类算法的初始数据，基于改进区间2型模糊聚类算法对待辨识台区的用户电压数据进行聚类，最终识别台区用户的拓扑连接关系，具体为：对区间2型模糊聚类算法，引入相关系数来描述样本数据波动的一致性，构成改进的区间2型模糊聚类算法；相关系数的表达式如下： 6，式中，，，为单位向量，m为样本的数据维度，m=采样频率*采样时长；样本i和样本j分别表示不同的样本对象，Xi和Xj分别为样本i和样本j在时间维度m内的数据集合；和分别为样本i和样本j在第d维的数据；代表矩阵X的转置矩阵；步骤3-1、假设重叠区域中有n个用户，用户的电压向量表示为,；待识别用户电压数据；类簇个数为k，各个台区变压器的电压均值代表点分别为,，即初始质心；步骤3-2、计算每个样本数据与类簇中心的相关系数；步骤3-3、计算每个样本数据属于每个类簇的模糊隶属度函数，为上隶属度函数值，为下隶属度函数值；其中z表示第z个类簇，取值范围是；m1、m2是模糊系数： 7；步骤3-4、每个样本数据的隶属度是一个区间，由和计算得到的聚类中心也将是一个区间，该聚类中心区间的下边界和上边界的计算方法如下所示： 8，根据公式8和公式9更新类簇的中心点； 9，步骤3-5、判断迭代次数是否达到最大值，或者新的质心和原质心是否相同；若满足，则结束算法完成分类；若不满足，则重复上述步骤，直至满足；最终，将每一个待归属的终端用户划分至最匹配的台区变压器，实现重叠区域内用户的拓扑识别。

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百度查询： 南京邮电大学 一种基于区间2型模糊聚类算法的低压配网拓扑识别方法