深度卷积时间聚类拓扑识别

该方法同时执行电压特征表示和聚类，实现了用户-变压器和用户-相位关系的精确识别

Qingzhong, Ni · 江辉

Energies 2023

技术优势

无需人工修正

直接从未清洗的电压数据中学习特征并聚类，减少人工数据清洗工作量。

抗噪声能力强

卷积自编码器能提取对噪声和异常不敏感的电压特征，从而在数据有缺失或错误时仍能保持识别精度。

应用场景

• 配电网管理：自动识别拓扑关系，减少GIS错误导致的运维风险。
• 电力系统测量：利用电压时序数据进行聚类，支持非侵入式拓扑辨识。
• 智能电网数据分析：从海量智能电表数据中挖掘拓扑结构，为数据分析提供基础。