【摘 要】
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在台区数据采集与存储的过程中，不可避免的会产生数据残缺问题，针对目前多数“变-户”拓扑识别方法使用时间刚性对齐距离来计算电压曲线间相似度，无法应对数据缺失场景下的变-户拓扑识别问题，文章提出一种基于形状上下文动态时间规整（shape context-dynamic time warping,SC-DTW）距离的低压配电台区“变-户”拓扑识别方法，首先，计算电压序列各点处的形状上下文直方图，构建代价
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（52207105）； 中国博士后科学基金资助（2022M721184）； 贵州电网有限责任公司科技项目（GZKJXM20210347）；
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在台区数据采集与存储的过程中，不可避免的会产生数据残缺问题，针对目前多数“变-户”拓扑识别方法使用时间刚性对齐距离来计算电压曲线间相似度，无法应对数据缺失场景下的变-户拓扑识别问题，文章提出一种基于形状上下文动态时间规整（shape context-dynamic time warping,SC-DTW）距离的低压配电台区“变-户”拓扑识别方法，首先，计算电压序列各点处的形状上下文直方图，构建代价矩阵代替原始DTW算法中的距离矩阵；然后搜索累积距离最小的最优对齐路径，得到SC-DTW距离图作为台区各用户电压序列间的相似性度量；最后，进行聚类分析，识别台区“变-户”拓扑关系。所提方法基于时间柔性对齐的距离度量，并引入形状上下文描述子（shape context descriptor,SCD）解决DTW算法存在的病态对齐问题，对数据残缺场景下的变–户拓扑识别问题鲁棒性更高。
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