基于双向KL距离聚类算法的变压器状态异常检测
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摘要
针对欧式距离在某些数据集合相似性度量中存在区分能力差的缺点,本文提出基于双向KL(Kullback-Leibler)距离聚类算法的变压器状态异常检测一般模型及分析方法。以湖州市某变电站历史监测数据对上述模型进行算例分析,结果表明,该方法消除了欧式距离在变压器状态异常检测中的不足,可有效减少故障漏报信息,具有一定的实用价值。
Since the Euclidean distance has the disadvantage of poor distinguishing ability in the similarity measure of some data sets,ageneral model and analysis method of power transformer state anomaly detection based on bidirectional KL(Kullback-Leibler)distance clustering algorithm is proposed in this paper.The model is analyzed by the historical monitoring data of a substation in Huzhou.The results show that the method is effective and the accuracy is improved compared with the traditional method.
Since the Euclidean distance has the disadvantage of poor distinguishing ability in the similarity measure of some data sets,ageneral model and analysis method of power transformer state anomaly detection based on bidirectional KL(Kullback-Leibler)distance clustering algorithm is proposed in this paper.The model is analyzed by the historical monitoring data of a substation in Huzhou.The results show that the method is effective and the accuracy is improved compared with the traditional method.
引文
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[9]阮羚,谢齐家,高胜友,等.人工神经网络和信息融合技术在变压器状态评估中的应用[J].高电压技术,2014,40(3):822-828.
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