基于异常点检测和改进K-means算法的台区用户相别辨识方法

解决配电台区用户线变不匹配问题是推进配电网智能化管理的关键一步。大数据技术的快速普及为实现低成本、高效率的台区用户相别辨识提供了可能。提出了基于异常点检测和改进K-means算法的台区用户相别辨识方法。首先通过局部因子算法对聚类分析数据进行预处理,剔除不属于待分析台区的用户数据。然后,根据实际应用场景特点对K-means算法进行改进,包括确定聚类个数、初始质心,并选用相关系数作为评估样本相似度的指标。最后利用改进的K-means算法对预处理后的数据进行聚类分析,实现低压台区用户相别的精准辨识。算例分析表明,所提方法能够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。