为了理清供电台区和用户之间的挂接关系,传统方法是依托人工或专用装置辨识,但存在效率低下和运行工况受限等问题.对此,在数据挖掘和机器学习技术基础之上,提出一种基于Tensor-Flow框架的改进BP(反向传播)户变关系识别方法.首先以Spearman相关系数作为K-means聚类的距离度量,对部分历史电压数据聚类,将聚类结果匹配所属台区进而构建训练样本,利用学习后的BP识别当前用户所对应的变压器及相别.为改善BP容易出现局部最优和收敛速度慢的问题,采用零均值化和Adam(自适应矩估计)对BP进行优化,并将BP部署在TensorFlow框架以进一步减小算法耗时.算例表明,所提算法能够有效提高户变关系识别准确率,提高辨识效率,具有良好的理论和应用价值.
户变关系 TensorFlow BP Spearman K-means 零均值化 自适应矩估计