[發明專利]一種基于分段斜率的負荷曲線形態聚類方法

有效

• 申請號: 202010061423.X
• 申請日: 2020-01-19
• 公開（公告）號: CN111311431B
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）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）人: 國網福建省電力有限公司經濟技術研究院;國網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: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 錢莉;蔡學俊

本發明涉及一種基于分段斜率的負荷曲線形態聚類方法，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，根據負荷曲線數據來確定最優的k個初始聚類中心；步驟S3：對各個負荷曲線，基于斜率進行形態相似性度量，并以此進行最終的聚類。本發明僅根據負荷曲線數據來確定分類組數和初始聚類中心，提高了電力系統中負荷聚類結果的穩定性和準確度。

技術領域

本發明涉及電力系統負荷數據聚類分析領域，特別是一種基于分段斜率的負荷曲線形態聚類方法。

背景技術

隨著智能電表普及程度的不斷提高，電力企業積累了大量用戶負荷數據。對這些負荷數據進行聚類分析可以將大量的計量數據轉化為系統運行信息，從而提高智能配電網的可操作性。此外，聚類分析的結果也可以應用于需求側管理、用戶行為模式識別和電價設計。

傳統的K-means方法在負荷曲線聚類中得到了廣泛的應用，該方法利用歐幾里德距離被曲線間的相似性度量。然而歐幾里德距離是一個絕對值距離，其無法準確區分曲線的升降趨勢和幅度，而在電力系統運行中，曲線升降趨勢和幅度代表了具體的用電行為，因此該方法需要進一步完善。部分專家提出了一些改進的方法，如將余弦相似性作為一種相似性度量方法或者利用離散小波變換對負荷曲線特征進行聚類。然而這些方法的核心仍然是歐幾里德距離。它們以提高計算復雜度的代價實現了精度提升。此外，傳統的K-means方法通常是通過人為主觀設定分類組數或通過DBI、SSE等聚類評價指標來確定最優分類組數。前一種確定k值的方法的根據是使用者的經驗，因此結果并不可靠，而后一種方法依賴于聚類評價指標，但聚類評價指標的種類非常多樣，并且計算方法不一，因此該方法很可能會因為依據的指標不同導致結果不同。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的是提出一種基于分段斜率的負荷曲線形態聚類方法，僅根據負荷曲線數據來確定分類組數和初始聚類中心，提高了電力系統中負荷聚類結果的穩定性和準確度。

本發明采用以下方案實現：一種基于分段斜率的負荷曲線形態聚類方法，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，根據負荷曲線數據來確定最優的k個初始聚類中心；

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

進一步地，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量d的計算方法如下：