Vol.47No.7Apr.10,2023第47卷第7期2023年4月10日基于电压曲线形态特征聚类的低压台区相位辨识廖志伟，谢汛恺，郑广昱，王博文，刘烨（华南理工大学电力学院，广东省广州市510641）摘要：针对电压曲线分布集中导致低压台区用户相位难以准确辨识的问题，提出基于电压曲线形态特征聚类的低压台区相位辨识方法。首先，采用分段聚合近似(PAA)对配电变压器低压侧三相以及低压用户的电压曲线进行分段，提取反映整体分布的主要特征信息，减少冗余噪声的干扰。引入一阶导数与动态时间弯曲(DTW)增加对每个分段序列局部趋势变化的分析，并将其集成到PAA距离度量中，既弥补了均值特征缺乏对电压曲线趋势变化信息的考量，又能降低DTW的时间复杂度。然后，通过该距离度量综合判定电压特征序列的相似度，并以此改进传统k-means聚类的相似性度量，构建低压台区相位辨识模型。最后，通过实际台区算例分析验证了所提方法的有效性。关键词：低压台区；相位辨识；分段聚合近似；动态时间弯曲；形态特征；k-means聚类0引言随着配电网的规模增大、结构日趋复杂，新增负荷、线路迁改、三相不平衡负荷调整等低压配电网的运维都会使得低压台区相位拓扑连接信息变动频繁，档案记录信息未能及时更新，难以满足电网智能化、数字化对数据信息清晰、透明的发展要求［1-2］。区别于传统方法依赖人力鉴别或者新增硬件设备［3］，已有诸多学者采用高级量测体系［4］所提供的量测信息进行低压台区相位辨识研究，其中部分研究从台区用户负荷的时序特性出发，通过能量守恒原理判别台区用户的相位连接情况。例如，文献［5］提出基于混合整数规划的相位判别方法，但其计算效率随着台区用户数量的增大而急剧下降；文献［6］利用主成分分析及其图论解释对低压配电网的拓扑结构进行推断以提高大规模配电网的计算效率，而文献［7］在此基础上结合范数逼近和凸松弛原理，避免了算法陷入局部最优，提高了识别准确率。但上述研究在台区用户信息统计不完整时难以确保识别的准确性。有学者从相关性的角度对量测的电压时间序列开展研究分析。文献［8］基于电压相关性，利用皮尔逊相关系数与电压幅值的大小比较校验低压配电网的拓扑结构。文献［9］提出基于回归分析与k-means聚类相结合的拓扑辨识方法，通过有限的数据验证了方法的有效性。文献［10］针对量测数据参差不齐的质量，结合动态时间弯曲（dynamictimewarping，DTW）与聚类分析进行低压拓扑结构辨识。文献［11］从子序列的角度出发，提出基...
