论文摘要
配电网台区分类研究对"煤改电"工程挖掘台区用电规律、规划电网等工作具有重要的指导意义。为了对台区进行有效处理分类,针对具有日趋复杂、大数据量、高维、非线性等特征的配电网台区变压器运行数据,文章采用基于数据驱动方式的稀疏降噪自编码器网络对台区变压器负载率数据无监督训练,自主提取特征,学习去除数据噪声,降低序列维度,然后利用K-means算法对特征序列聚类分析,得到台区类型。该模型能够很好地提取高维无标签数据特征,降低数据维度,提高聚类效率。实验结果表明,该模型在配电网台区分类应用中效果明显,且具有良好的抗噪性和泛化能力。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张潇龙,齐林海
关键词: 稀疏降噪自编码器网络,序列降维,聚类,台区分类
来源: 电力信息与通信技术 2019年12期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用
单位: 华北电力大学控制与计算机工程学院
基金: 国家电网有限公司科技项目资助“城市电网电能质量大数据深化分析及应用技术研究”(52094018001C)
分类号: TM72;TP311.13
DOI: 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2019.12.003
页码: 15-23
总页数: 9
文件大小: 4290K
下载量: 111
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标签：稀疏降噪自编码器网络论文; 序列降维论文; 聚类论文; 台区分类论文;