基于特征提取与简化算法的变电站碳模块划分
杨帆1
陈付雷1
付安媛1
唐越1
王永利2
1.国网安徽省电力有限公司经济技术研究院,安徽 合肥 2300002.华北电力大学 经济与管理学院,北京 102206
摘要：针对变电站碳模块划分中存在的特征表征不完善、非线性数据处理能力不足及低碳设计耦合度低等问题,提出融合生命周期评估(LCA)碳核算、深度特征提取与改进聚类算法的智能划分框架.通过构建工艺类型、材料属性、所属区域、碳排放等级及工程功能类型的五维特征编码体系,采用改进的快速密度峰值聚类算法(DPC),引入轮廓系数与Davies-Bouldin(DB)指数双重校准机制,有效解决高维特征降维与模块物理意义匹配的协同优化难题.实例验证表明,该方法相较于传统模块划分方式其聚类质量在聚类结构紧密性与区分度上表现出显著改善,并精准识别控制电缆布放线缆、电缆桥架、220 kV主变压器等变电站核心碳模块,为变电站碳足迹精细化管控与低碳设计优化提供方法学支撑,其技术路径可拓展至新型电力系统多场景应用.
关键词：变电站特征提取快速密度峰值聚类算法碳模块划分
分类号：X322(环境规划与环境管理)
资助基金：国网安徽省电力有限公司经济技术研究院科技项目(b31209240005)
论文发表日期：2025-11-28
在线出版日期：2025-12-18（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 96-102 )
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