基于K-Medoids聚类的分布式光伏台区线损异常感知算法

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。