基于数据聚类的配电变压器自动容量校核方法
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Automatic Capacity Calibration Method of Distribution Transformer Based on Data Clustering
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    摘要:

    为保证配电变压器的安全、可靠运行,提出基于数据聚类的自动容量校核方法。通过改进模糊C均值聚类算法,计算各个数据样本和所有聚类之间的隶属度,聚类配电变压器历史电压降数据;基于相间差分方法处理聚类后的高压侧数据,降低高压侧数据的噪声干扰后;以变压器的负载率和电压变化率2种电压降特性参数为依据,利用时间差分方法自动校核配电变压器容量。测试结果表示:该方法能有效完成电压器电压降数据聚类,Xie-Beni系数计算结果均在0.030以下;可极大程度减少噪声数据对变压器容量校核的影响,可靠完成变压器容量的自动校核;校核结果的均方根误差平均值均在0.89以上。

    Abstract:

    To ensure the safe and reliable operation of distribution transformer, an automatic capacity verification method based on data clustering is proposed. By improving the fuzzy C-means clustering algorithm, the membership degree between each data sample and all clusters is calculated, and the historical voltage drop data of the distribution transformer is clustered; Based on the load factor and voltage change rate of the transformer, the capacity of the distribution transformer is automatically checked by the time difference method. The test results show that the method can effectively complete the voltage drop data clustering of the transformer, and the Xie-Beni coefficient calculation results are all below 0.030. It can greatly reduce the influence of noise data on the transformer capacity check, and reliably complete the automatic check of the transformer capacity. The average root mean square error of the check results is above 0.89.

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引用本文

李金富.基于数据聚类的配电变压器自动容量校核方法[J].,2026,45(01).

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  • 收稿日期:2024-11-20
  • 最后修改日期:2024-12-22
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  • 在线发布日期: 2026-02-11
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