基于稀疏自适应学习的台区用户拓扑结构校验

针对低压台区拓扑结构人工校验成本高且准确性不足的问题,提出了基于稀疏自适应学习的台区用户拓扑结构校验方法。基于用电信息系统采集的用电量数据,构建了参数化台区用电量模型,提出了稀疏自适应学习方法自动估计出模型参数。通过阈值检验识别出台户拓扑结构统计错误的用户。采用浙江省海宁地区的用电量数据对该方法的性能进行分析。实验结果表明,该方法具有较好的识别率。在模拟场景中,可以达到100%的查全率和查准率;在真实场景中,可以达到84. 8%的查准率和90. 7%的查全率。