基于同期特征与改进K-means聚类的配电网异常线损诊断方法

摘要

本发明公开一种基于同期特征与改进K‑means聚类的配电网异常线损诊断方法，包括：1、采集配电网某条线路的线损数据；构建出能反映异常原因的3个关键性指标：实时线损率、近24小时的平均线损率和线损畸变率；步骤2、对异常线损的特征和原因进行分类，初步建立线损异常诊断模式；步骤3、采用改进的K‑means聚类方法，确定聚类的数量，并且以大量样本数据对聚类模型进行训练，得到聚类中心；步骤4、将聚类中心的标签映射到各类异常原因；步骤5、最后根据聚类中心对新采集的配电网某条线路的实时线损数据进行自动诊断，得到异常原因。本发明能够速有效对地区线损异常原因进行自动诊断。