基于ddtw距离与dbscan算法的户变关系识别方法

《基于ddtw距离与dbscan算法的户变关系识别方法》是一篇研究电力系统中用户与变压器之间关系识别的学术论文。该论文通过结合动态时间规整（DDTW）距离和DBSCAN聚类算法，提出了一种新的户变关系识别方法，旨在提高配电网中用户与变压器归属关系的识别精度。

在电力系统中，户变关系的准确识别对于电网运行、负荷预测以及故障定位具有重要意义。传统的户变关系识别方法往往依赖于人工记录或简单的统计分析，存在效率低、误差大的问题。本文针对这一问题，引入了DDTW距离来衡量用户用电数据的时间序列相似性，从而更准确地反映用户的用电模式。

DDTW是一种改进的动态时间规整算法，能够有效处理不同长度或不同速度的时间序列数据，适用于电力负荷曲线的比较。结合DBSCAN算法，该方法能够在不预先设定簇数的情况下，自动发现用户用电数据中的聚类结构，进而识别出属于同一变压器的用户群体。

实验结果表明，该方法相比传统方法在识别准确率和稳定性方面均有显著提升。论文还对不同参数设置下的算法性能进行了分析，为实际应用提供了理论支持和实践指导。此外，该方法具有良好的可扩展性，可以应用于更大规模的配电网系统。

总体而言，《基于ddtw距离与dbscan算法的户变关系识别方法》为电力系统的户变关系识别提供了一个高效、准确的新思路，对提升电网智能化管理水平具有重要参考价值。