一种基于大数据聚类的电压暂降源识别方法和系统

摘要

本发明公开一种基于大数据聚类的电压暂降源识别方法，方法包括：获取电压暂降样本数据；提取各组电压暂降样本数据的多个暂降特征量；利用K‑Means聚类算法对电压暂降样本进行聚类，继而根据聚类结果确定各类对应的电压暂降源；对电压暂降特征量进行优化，然后利用优化后的暂降特征量组合再次进行聚类，迭代优化直至得到最优分类结果；再利用最优分类结果进行SVM机器学习；最后利用训练后的SVM对待判断的三相电压暂降数据进行分类，得到待判断三相电压暂降数据对应的暂降源类型。本发明可同时处理三相电压数据，能够大大提高电压暂降源的识别效率，为电力系统检修和运维提供更加可靠高效的数据基础。