基于数据驱动的低压配电网线户关系识别方法

《基于数据驱动的低压配电网线户关系识别方法》是一篇深入探讨电力系统中线户关系识别问题的研究论文，全文共32页。该文针对当前低压配电网中线户关系不清晰、数据获取困难等问题，提出了一种基于数据驱动的方法，旨在提高线户关系识别的准确性和效率。

文章首先介绍了低压配电网的基本结构和线户关系的重要性，指出在实际运行中，由于缺乏有效的数据支持，传统方法难以准确识别线户之间的对应关系，导致运维效率低下和故障排查困难。随后，作者分析了现有研究的不足，并提出了数据驱动的思路，强调利用智能电表、负荷数据等多源数据进行建模与分析。

在方法部分，文章详细阐述了数据预处理、特征提取、模型构建及优化等关键技术环节。通过引入机器学习算法，如随机森林、支持向量机等，对采集到的用电数据进行分类和预测，从而实现对线户关系的自动识别。同时，文中还讨论了不同算法的适用场景和性能比较，为实际应用提供了理论依据。

此外，文章还通过实验验证了所提方法的有效性，使用实际电网数据集进行了仿真测试，结果表明该方法在识别准确率和计算效率方面均优于传统方法。最后，文章总结了研究成果，并展望了未来在智能电网、大数据分析等方面的应用前景。