[發明專利]電力系統運行工況無監督聚類方法及裝置

在審

• 申請號: 201810871989.1
• 申請日: 2018-08-02
• 公開（公告）號: CN109190672A
• 公開（公告）日: 2019-01-11
• 發明（設計）人: 關慧哲;陳穎;李曉萌;黃少偉;徐得超
• 申請（專利權）人: 清華大學;國網河南省電力公司電力科學研究院;中國電力科學研究院有限公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;吳歡燕

1.一種電力系統運行工況無監督聚類方法，其特征在于，包括：

獲取待分析的電力系統在不同時刻的潮流斷面，構造每個潮流斷面對應的潮流向量，所有潮流向量組成潮流向量空間；

對所述潮流向量空間使用t分布隨機近鄰嵌入算法進行數據降維；

使用層次聚類算法對降維后的潮流向量空間進行聚類分析，獲得所述待分析的電力系統的運行工況聚類結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述構造每個潮流斷面對應的潮流向量的步驟，具體為：

根據每個潮流斷面中各母線上的電壓和各輸電線上的潮流，采用標幺值的方法構造所述潮流斷面對應的潮流向量；

其中，在所述構造潮流向量的過程中，不同的潮流斷面中對應線路的潮流的正方向保持一致，并將未投入運行的母線或者未投入運行的傳輸線對應的潮流向量元素的取值置為零。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述潮流向量空間使用t分布隨機近鄰嵌入算法進行數據降維的步驟，具體為：

基于高斯分布，計算所述潮流向量空間中任意兩個潮流向量之間用條件概率表示的相似性，獲得高維空間的條件概率分布；

基于t分布，將降維后的潮流向量空間中任意兩個潮流向量之間的相似性用條件概率的形式表示，獲得低維空間的條件概率分布；

將所述高維空間的條件概率分布和低維空間的條件概率分布之間的KL散度作為損失函數，利用梯度下降法對所述損失函數進行訓練，獲得降維后的潮流向量空間中各潮流向量的二維表示。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用層次聚類算法對降維后的潮流向量空間進行聚類分析的步驟，具體為：

將降維后的潮流向量空間中的每個潮流向量作為聚類集合中的一個子集；

判斷所述聚類集合中子集的個數；

若聚類集合中子集的個數不唯一，則重復執行聚類操作，直至所述聚類集合中子集的個數唯一；

其中所述聚類操作包括：計算聚類集合中任意兩個子集間的相似度，將最大相似度對應的兩個子集合并為一個新子集，記錄所述新子集，并從所述聚類集合中刪除所述最大相似度對應的兩個子集。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述計算聚類集合中任意兩個子集間的相似度的步驟，具體為：

采用最小距離計算方法計算聚類集合中任意兩個子集之間的相似度。

6.一種電力系統運行工況無監督聚類裝置，其特征在于，包括：

構造模塊，用于獲取待分析的電力系統在不同時刻的潮流斷面，構造每個潮流斷面對應的潮流向量，所有潮流向量組成潮流向量空間；

降維模塊，用于對所述潮流向量空間使用t分布隨機近鄰嵌入算法進行數據降維；

聚類模塊，用于使用層次聚類算法對降維后的潮流向量空間進行聚類分析，獲得所述待分析的電力系統的運行工況聚類結果。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述構造具體用于：

根據每個潮流斷面中各母線上的電壓和各輸電線上的潮流，采用標幺值的方法構造所述潮流斷面對應的潮流向量；

其中，在所述構造潮流向量的過程中，不同的潮流斷面中對應線路的潮流的正方向應保持一致，并將未投入運行的母線或者傳輸線對應的潮流向量元素的取值置為零。

8.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述降維模塊具體用于：

基于高斯分布，計算用條件概率表示的所述潮流向量空間中任意兩個潮流向量之間的相似性，獲得高維空間的條件概率分布；

基于t分布，將降維后的潮流向量空間中任意兩個潮流向量之間的相似性用條件概率的形式表示，獲得低維空間的條件概率分布；

將所述高維空間的條件概率分布和低維空間的條件概率分布之間的KL散度作為損失函數，利用梯度下降法對所述損失函數進行訓練，獲得降維后的潮流向量空間中各潮流向量的二維表示。