[發(fā)明專利]一種居民用電行為聚類中的特征優(yōu)選方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010132423.4
• 申請日: 2020-02-29
• 公開（公告）號: CN111861781A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發(fā)明（設計）人: 夏飛;張潔;張傳林;龔春陽
• 申請（專利權(quán)）人: 上海電力大學
• 主分類號: G06Q50/06
• 分類號: G06Q50/06;G06K9/62
• 代理公司: 南京禹為知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(特殊普通合伙) 32272
• 代理人: 吳肖敏

本發(fā)明公開了一種居民用電行為聚類中的特征優(yōu)選方法及系統(tǒng)，包括，采集數(shù)據(jù)并構(gòu)建原始特征集；構(gòu)建評價函數(shù)；基于評價函數(shù)對原始特征集進行篩選；對密度峰值算法進行改進；基于改進的密度峰值算法進行聚類分析。本發(fā)明的有益效果：通過對用電特征和氣象因素特征共同構(gòu)成的原始特征集的優(yōu)選，構(gòu)成能夠?qū)崿F(xiàn)較好效果的計算量最少的最優(yōu)特征子集并進行聚類分析，從而完成用戶用電模式的分類研究，通過優(yōu)選合適樣本用戶集的用電特征集，不僅能大大減少分析時所需計算的數(shù)據(jù)，降低計算量，同時能有效地提高分析性能。

技術領域

本發(fā)明涉及的技術領域，尤其涉及一種居民用電行為聚類中的特征優(yōu)選方 法及系統(tǒng)。

背景技術

近年來，隨著我國用電信息采集系統(tǒng)的快速發(fā)展，電力系統(tǒng)中的智能電表 得到廣泛應用，電力公司可獲取的用戶用電數(shù)據(jù)已成海量趨勢，因此，基于海 量用電數(shù)據(jù)的用戶用電行為聚類分析變得日益重要。

為了實現(xiàn)用電數(shù)據(jù)的處理與分析，需要從大量數(shù)據(jù)中提取相應的特征，利 用用電特征進行聚類，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析，而數(shù)據(jù)越多，數(shù)據(jù)處理的時間及計算的 復雜程度就越高，同時聚類效果也越難保證

在傳統(tǒng)的針對用戶用電行為的研究當中，并未提出如何選擇特征，即進行 聚類的特征集并沒有進行優(yōu)選，這對待分析的用戶負荷的有效性還并未確定， 有待驗證。并且對于居民用戶負荷來說，不僅受到常規(guī)使用的受負荷率、日峰 谷差率等典型用電特征的影響，還受溫度、雨水、壓強等典型氣象特征因素的 影響。因此，傳統(tǒng)方法僅基于常用用電特征進行聚類分析的方式，數(shù)據(jù)計算量 大且準確性不夠，有待改進。

發(fā)明內(nèi)容

本部分的目的在于概述本發(fā)明的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較 佳實施例。在本部分以及本申請的說明書摘要和發(fā)明名稱中可能會做些簡化或 省略以避免使本部分、說明書摘要和發(fā)明名稱的目的模糊，而這種簡化或省略 不能用于限制本發(fā)明的范圍。

鑒于上述現(xiàn)有存在的問題，提出了本發(fā)明。

因此，本發(fā)明解決的一個技術問題是：提出一種居民用電行為聚類中的特 征優(yōu)選方法，能夠?qū)υ继卣鬟M行篩選，從而降低分析時的計算量并提高分析 準確性。

為解決上述技術問題，本發(fā)明提供如下技術方案：一種居民用電行為聚類 中的特征優(yōu)選方法，包括，采集數(shù)據(jù)并構(gòu)建原始特征集；構(gòu)建評價函數(shù)；基于 評價函數(shù)對原始特征集進行篩選；對密度峰值算法進行改進；基于改進的密度 峰值算法進行聚類分析。

作為本發(fā)明所述的居民用電行為聚類中的特征優(yōu)選方法的一種優(yōu)選方案， 其中：所述原始特征集包括用電特征和氣象特征，用電特征還包括峰谷特性變 化指標、用電特征變化指標和日用電特征指標；氣象特征還包括平均溫、最高 溫、最低溫、雨水、風向、風速、壓強和濕度。

作為本發(fā)明所述的居民用電行為聚類中的特征優(yōu)選方法的一種優(yōu)選方案， 其中：所述評價函數(shù)的構(gòu)建包括輪廓系數(shù)指標，其計算公式為，

其中，i為原始數(shù)據(jù)集X中的一個樣本，a(x_i)表示x_i到同一簇內(nèi)其他對象 之間的平均距離，b(x_i)表示x_i到其余類簇的最小平均距離。

作為本發(fā)明所述的居民用電行為聚類中的特征優(yōu)選方法的一種優(yōu)選方案， 其中：所述評價函數(shù)還包括貝葉斯信息準則函數(shù)，其計算公式為，

其中，k為聚類模型中聚類簇的個數(shù)，n為樣本的數(shù)量，為似然函數(shù)， 其公式為，

其中，SC和SC^*分別為聚類評價指標的最優(yōu)值及實際輸出的評價指標值。