基于k中心点聚类的稳态电能质量预警阈值研究

基于k中心点聚类的稳态电能质量预警阈值研究基于k中心点聚类的稳态电能质量预警阈值研究摘要：随着电网规模的不断扩大和电能质量的重要性日益凸显，电能质量的稳态监测和预警越来越受到重视。本文以k中心点聚类算

k 基于中心点聚类的稳态电能质量预警阈值研究 基于k中心点聚类的稳态电能质量预警阈值研究 摘要： 随着电网规模的不断扩大和电能质量的重要性日益凸显，电能质量的稳态监测和预警 越来越受到重视。本文以k中心点聚类算法为基础，研究了一种稳态电能质量预警方 法，并确定了合适的预警阈值。通过实验验证了该方法的有效性，为电力系统运行和 维护提供了一种可行的手段。 1.引言 电能质量是指电力系统供电过程中各种电参数的稳定性和纯度程度，对于保障电力系 统的正常运行、提高电力供应的可靠性和电能利用效率具有重要意义。而稳态电能质 量预警则是指在供电过程中能够及时发现异常情况，并采取措施避免电能质量问题进 一步扩大化或导致设备故障。因此，稳态电能质量预警技术的研究具有重要的理论和 实际意义。 2.k中心点聚类算法 k中心点聚类算法是一种经典的聚类算法，通过将数据划分为k个不相交的簇，使得 每个数据点到其所属簇的中心点的距离最小化。算法的核心思想是通过不断更新簇的 中心点，使得簇内的数据之间的距离最小化。 3.稳态电能质量预警方法 基于k中心点聚类算法，本文提出了一种稳态电能质量预警方法。具体步骤如下： (1)数据预处理：对电能质量数据进行清洗和标准化处理，消除异常数据和量纲差 异。 (2)k中心点聚类：将处理后的电能质量数据输入k中心点聚类算法，得到k个簇， 并计算每个数据点到所属簇中心点的距离。 (3)预警阈值确定：根据簇内数据点的距离，在所有簇的基础上确定一个合适的预警 阈值。该阈值将作为判断是否进行电能质量预警的依据。 (4)预警策略：当某个数据点的距离大于预警阈值时，即判定该点所属的簇存在电能 质量问题，进行相应的预警措施。