[發(fā)明專利]一種基于分段斜率的負荷曲線形態(tài)聚類方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010061423.X
• 申請日: 2020-01-19
• 公開（公告）號: CN111311431B
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 洪居華;林毅;王寬;朱嘉遠;沈豫;項康利;鄭歡;劉林;洪蘭秀;李源非;馬梓涵
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)福建省電力有限公司經(jīng)濟技術(shù)研究院;國網(wǎng)福建省電力有限公司
• 主分類號: G06Q50/06
• 分類號: G06Q50/06;G06K9/62
• 代理公司: 福州元創(chuàng)專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 錢莉;蔡學(xué)俊

1.一種基于分段斜率的負荷曲線形態(tài)聚類方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1：對智能電表的負荷分布進行采樣，并對采樣得到的負荷曲線進行特征處理；

步驟S2：確定聚類的初始條件，根據(jù)負荷曲線數(shù)據(jù)來確定最優(yōu)的k個初始聚類中心；

步驟S3：對各個負荷曲線，基于斜率進行形態(tài)相似性度量，并以此進行最終的聚類；

步驟S1具體包括以下步驟：

步驟S11：對于一段由N個采樣點構(gòu)成的負荷曲線L＝{l₁,l₂,..,l_i,…,l_N},l_i表示該曲線的第i個采樣點的負荷值；負荷曲線L上第i個點和第i+1個點之間斜率s_i的集合表示為S＝{s₁,s₂,…s_i,...,s_(N-1)}；每個負荷曲線段的斜率方向t_i用1，-1，0來表示，1表示斜率為正，曲線上升；-1表示斜率為負，曲線下降；0表示斜率為零，曲線無坡度，如下所示：

用T= {t₁,t₂,..,t_i,…,t_(N-1)}表示負荷曲線L中每個曲線分段的升降情況；

步驟S12：負荷曲線a和負荷曲線b之間具有相同升降情況的曲線分段的數(shù)量d的計算方法如下：

式中，T^a表示負荷曲線a的曲線分段升降情況集合，T^b表示負荷曲線b的曲線分段升降情況集合，表示負荷曲線a中第i個負荷曲線段的斜率方向，表示負荷曲線b中第i個負荷曲線段的斜率方向；當兩條負荷曲線的d值越大時，曲線間的形態(tài)相似性越高；

步驟S2具體包括以下步驟：

步驟S21：對于M條負荷曲線，根據(jù)式(2)計算任意兩條負荷曲線之間的d值，構(gòu)成矩陣E，矩陣E的第j列E_j表示負荷曲線j與其他負荷曲線之間的具有相同升降情況曲線分段的數(shù)量，即E_j＝[e_1j,...,e_(j-1)j,e_(j+1)j,...,e_Mj]，其中元素e_1j表示負荷曲線1和負荷曲線j之間的d值；

步驟S22：將矩陣E_j中的任一元素e_pj(p＝1...M,p≠j)根據(jù)值的大小，從上到下降序排列；根據(jù)式(4)計算矩陣E_j的最大值偏差f_j，并根據(jù)e_pj和f_j，將矩陣E_j中的元素分為A～D四個區(qū)塊：高相似區(qū)塊A中，e_pj＝max(E_j)；相似區(qū)塊B中，e_pj屬于區(qū)間[max(E_j)–f_j,max(E_j)]；相異區(qū)塊C中，e_pj屬于區(qū)間[min(E_j),max(E_j)–f_j]；高相異區(qū)塊D中，e_pj＝min(E_j)；為了避免矩陣E中其他列對區(qū)塊劃分的影響，在式(5)中定義了全局偏差f_ta：

式中，max(E_j)表示矩陣E_j中的最大值，即負荷曲線j與其他負荷曲線之間最大相同升降情況的曲線分段的數(shù)量，min(E_j)表示矩陣E_j中的最小值，即負荷曲線j與其他負荷曲線之間最小相同升降情況的曲線分段的數(shù)量；

步驟S23：以矩陣E的max(e_pj)所在列對應(yīng)的負荷曲線j作為第一個初始聚類中心，并根據(jù)聚類中心相異性原則以min(E_j)對應(yīng)的負荷曲線作為第二個初始聚類中心；從矩陣E中移除屬于第一個和第二個初始聚類中心的A、B區(qū)塊的對應(yīng)曲線，并從第二個初始聚類中心的D區(qū)塊中找到最小值對應(yīng)的負荷曲線作為第三個初始聚類中心；在剩余的負荷曲線里重復(fù)以上過程，直到某一初始聚類中心的C、D區(qū)塊內(nèi)中沒有負荷曲線為止，從而得到k個初始聚類中心；

步驟S3具體包括以下步驟：

步驟S31：設(shè)負荷曲線q為某一初始聚類中心，表示負荷曲線a的第i個曲線段的斜率大小；式(6)表示負荷曲線a和初始聚類中心q之間的相似曲線段的平均差異度和相異曲線段的平均相異度

式中，d_aq表示負荷曲線a與負荷曲線q之間具有相同升降情況的曲線分段的數(shù)量；當和的值越小時，兩條曲線的形態(tài)越相近；分別計算負荷曲線a和k個初始聚類中心和分別得到最小值和

步驟S32：利用式(7)和式(8)分別計算相似性平均偏差f_s,ta和相異性平均偏差f_d,ta；根據(jù)式(9)對初始聚類中心q的情況進行分類：

集合X包含與負荷曲線a的相似曲線段具有最高相似度的初始聚類中心，集合Y包含與負荷曲線a的相異曲線段具有最高相異度的初始聚類中心；

步驟S33：設(shè)Z＝X∩Y，若|Z|＝1，則交叉點為最合適的結(jié)果；若|Z|＝0，則初始聚類中心中具有的負荷曲線為最優(yōu)結(jié)果；若|Z|1，則交集部分中具有所對應(yīng)的初始聚類中心為最優(yōu)結(jié)果；將負荷曲線a分類到最優(yōu)結(jié)果中，并對剩余待分類曲線執(zhí)行同樣的操作。