[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

本發明涉及電網數據分析與決策技術領域，具體涉及一種基于信息熵動態規劃的電網線路遙測數據聚類集成方法。該方法步驟包括：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；與現有的技術相比較，本發明比較明顯的提升集成聚類的抗干擾性、魯棒性和集成聚類的最終效果，對于電力數據聚類提供了更有力的參考依據。

技術領域

本發明涉及電網數據分析與決策技術領域，具體涉及一種基于信息熵動態規劃的電網線路遙測數據聚類集成方法。

背景技術

電網線路遙測數據聚類對于電網線路故障或缺陷分析具有重要的支撐作用。當前電網互聯是電力系統建設的一種大趨勢，因為其具有無限廣闊的經濟效益以及廣譜的統一管理性。互聯電網系統中規模龐大、結構復雜的各個遙測點產生的遙測數據對分析電網安全穩定有著舉足輕重的作用。聚類集成方法是一種高質量的聚類方法，其中基于聚類權重信息熵的集成策略是一種有效的新型集成方案。但是該方法存在計算量大、對基礎聚類敏感等缺陷。

針對上述問題，本發明專利提出一種基于信息熵動態規劃的電網線路遙測數據聚類集成方法。

發明內容

針對電網線路遙測數據具有復雜性程度高，數據量龐大等特點，本發明通過引入基于信息熵動態規劃策略的思想，利用聚類集成方法分析數據，提出了一種基于信息熵動態規劃的電網線路遙測數據聚類集成方法。

本發明專利提出了一種基于信息熵動態規劃的電網線路遙測數據聚類集成方法，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；