[發明專利]基于信息熵動態規劃的電網線路遙測數據聚類集成方法

在審

• 申請號: 201910370328.5
• 申請日: 2019-05-06
• 公開（公告）號: CN110298373A
• 公開（公告）日: 2019-10-01
• 發明（設計）人: 張遠來;晏歡;高至平
• 申請（專利權）人: 泰豪軟件股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 南昌新天下專利商標代理有限公司 36115
• 代理人: 施秀瑾

1.基于信息熵動態規劃的電網線路遙測數據聚類集成方法，其特征在于，該方法包括：

第一步：候選集成聚類成員的生成；

第二步：基于動態規劃的局部權重算法選擇基礎聚類；

第三步：對基礎聚類進行集成；

第四步：結束；

該方法的步驟還包括：

(1)、研究對象為電力遙測數據集D＝{d₁,d₂,...,d_x}，對數據集D采用K均值聚類方法生產M種備選聚類，都標注為待定的聚類，其中每種聚類都有K簇，組成聚類集合為Π＝{π₁，π₂，...，π_M}，同時設定循環控制參數m為1，設定自定循環次數控制變量參數i為1，并指定循環次數為S；

(2)、通過信息熵法計算第m個聚類中各個類簇相對于聚類集合Π中所有標記為確定的和待定的聚類的熵值；

(3)、設定閾值0<＝α<β<＝1，對第m個備選聚類求其K個類簇熵值之和，并利用歸一化權重轉換法轉化為權重wi與閾值(α，β)相比較；

(4)、當每個備選聚類的權重大于等于指定閾值β時，則將該類聚類保留，并且標注為確定聚類，即聚類效果相對較好，可以作為有效電力備選聚類數據；

(5)、當每個備選聚類的權重小于指定閾值α時，那么將該聚類標記為刪除，即該備選聚類相對較差，不可以作為有效的電力備選聚類數據；

(6)、當每個備選聚類的權重大于等于指定閾值α，并且小于指定閾值β時，保留其待定狀態；

(7)、返回步驟2，直至循環m次后所有聚類都打上標記；

(8)、將標記為刪除的聚類剔除，并重新記聚類集合的個數為M；

(9)、若此時集合中所有標記都為確定則跳轉到步驟11，否則到步驟10；

(10)、若M小于指定聚類個數N或是一級循環變量i大于指定循環次數S時，那么跳轉到步驟11，否則需要調整閾值范圍并將二級控制變量m置為1，一級循環變量i加1后跳轉到步驟2；

(11)、輸出最終聚類集合結果；

(12)、從上述聚類集合中取出所有確定的備選聚類組成新的備選聚類集合，并獲得各確定聚類中類簇的權重信息，計算數據集D＝{d₁,d₂,...,d_x}中任意二個元素在確定聚類集合中出現在各個聚類同一類簇中的次數及其與該類簇權重的乘積作為任意二個元素間的帶權集成距離；

(13)、對象數據集D＝{d₁,d₂,...,d_x}中任意二個元素間的帶權集成距離，采用經典層次聚類方式完成最后的聚類。

2.根據權利要求1所述的基于信息熵動態規劃的電網線路遙測數據聚類集成方法，其特征在于，該方法還包括：

所述第一步中候選集成聚類成員的生成，其詳細步驟如下：

步驟1、對于初始數據集即遙測數據集D，有元素個數|D|為n，要生成的備選聚類個數為M；

步驟2、設定聚類的控制參數j并置初始值為1，定義參數k；

步驟3、若j小于M，則從數據集D中隨機選取k個元素作為初始簇心；

步驟4、設定控制參數i并置為1，若i小于n-k，那么跳轉到步驟5，否則跳轉到步驟7；

步驟5、分別計算剩余n-k個元素中第i個元素到k個簇心的歐式距離，并選擇距離簇心最近的簇；

步驟6、控制參數i+1，并轉到步驟5；

步驟7、從k個簇中再次各選1個簇心組成k個新簇心，并計算元素到新簇心的歐氏距離，若新簇心都與前一次簇心相同，則跳轉到步驟8，否則跳轉到步驟4；

步驟8、得到備選聚類π_j且標記為不確定聚類并加入備選聚類集合Π；

步驟9、控制參數j+1，并跳轉到步驟3；

步驟10、備選聚類集合為Π＝{π₁，π₂，...，π_M}。