[發明專利]一種基于K-means聚類的電力居民用戶分類方法

在審

• 申請號: 201910389901.7
• 申請日: 2019-05-10
• 公開（公告）號: CN111915116A
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發明（設計）人: 李成仁;何永秀;高效;陳奮開;尤培培;張文月;周樹鵬;王偉劼;焦哲;劉思佳;陳國平;梁寶全;張超;馬鳳云;肖廣宇;邵潔;張立巖;王美艷;何青;楊光;馬朝;畢娜;劉培良;尤立莎;周艷艷;李海杰;閆晶
• 申請（專利權）人: 國網能源研究院有限公司;華北電力大學;國網天津市電力公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62
• 代理公司: 北京八月瓜知識產權代理有限公司 11543
• 代理人: 馬東瑞

1.一種基于K-means聚類的電力居民用戶分類方法，其特征在于，包括以下步驟：

確定區域電力居民用戶負荷數據；

對數據進行預處理；

根據K-means聚類算法對對預處理后的數據進行分類；

基于聚類結果，分析每類電力居民用戶負荷特性；分析區域電力系統負荷特性；

對比分析電力系統負荷曲線和每類電力居民用戶負荷曲線，確定每類電力居民用戶用電類型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括根據每類電力居民用戶用電類型，推送合理的售電方案。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對數據進行預處理包括以下步驟：

A1、刪除負荷數據中無效記錄；包括負值數據與0；

A2、刪除連續缺失較多的數據；

A3、個別缺失值處理；

對于首末端數據空缺，以趨勢比例法進行補全；

對于中間數據空缺，以非鄰均值生成法進行補全。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述刪除連續缺失較多的數據具體為：

以15min為時間間隔點，每天的負荷值有96個點，刪除連續缺失超過30個負荷值的樣本。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據K-means聚類算法對對處理后的數據進行分類；包括以下步驟：

對預處理后的負荷數據進行歸一化處理，并形成負荷數據樣本集；

設定聚類個數，根據K-means聚類算法對負荷數據樣本集進行分類。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析電力居民用戶負荷特性包括：

基于聚類結果，分析每類用戶的負荷特性，以日負荷特性曲線描述電力居民用戶負荷特性。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述對預處理后的負荷數據進行歸一化處理包括：

采用極值法對預處理后的負荷數據進行歸一化處理，具體公式如下：

式中，X^*為經歸一化處理后的值，X為預處理后的負荷數據，X_max為預處理后的負荷數據中的最大值。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述電力居民用戶用電類型包括：迎峰用電型用戶，部分迎峰用電型用戶和平穩用電型用戶。

9.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述聚類個數K為3～10個。

10.根據權利要求9所述的方法，其特征在于，所述聚類個數K優選為5。