[發明專利]一種基于K-means聚類算法的配電網線損異常診斷方法和系統

在審

• 申請號: 202010624448.6
• 申請日: 2020-07-01
• 公開（公告）號: CN112001409A
• 公開（公告）日: 2020-11-27
• 發明（設計）人: 劉科研;賈東梨;孟曉麗;盛萬興;何開元;刁贏龍;李國棟;王崢;滿玉巖;詹惠瑜;張懷天
• 申請（專利權）人: 中國電力科學研究院有限公司;國家電網有限公司;國網天津市電力公司電力科學研究院;國網天津市電力公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F17/18;G06F17/11;G06F16/903;G06Q50/06
• 代理公司: 北京安博達知識產權代理有限公司 11271
• 代理人: 徐國文

1.一種基于K-means聚類算法的配電網線損異常診斷方法，其特征在于,包括：

基于導致線損異常的影響因素獲取多個配電網數據，分別計算各配電網各影響因素對應的特征數據；

通過輪廓系數作為評價標準，確定最佳聚類中心數；

基于所述最佳聚類中心數，對所述特征數據采用K-means聚類算法進行聚類；

從所有特征數據中選擇與聚類中心距離大于預設閾值的特征數據作為線損異常點。

2.根據權利要求1所述的一種基于K-means聚類算法的配電網線損異常診斷方法，其特征在于，所述特征數據包括：功率因數、供電電量、平均線損率、線損率變化系數和電表開蓋記錄。

3.根據權利要求2所述的診斷方法，其特征在于，所述平均線損率的計算公式如下：

式中表示第i條饋線的平均線損率，L_it表示第i條饋線在第t天的平均線損率，N表示饋線的數量，T表示數據的總天數。

4.根據權利要求2所述的診斷方法，其特征在于，所述線損率變化系數的計算公式如下：

其中CV_i是第i條饋線的線損率變化系數，σ_i是第i條饋線的線損率標準差,L_it表示第i條饋線在第t天的平均線損率，表示第i條饋線的平均線損率，N表示饋線的數量，T表示數據的總天數。

5.根據權利要求2所述的診斷方法，其特征在于，所述電表開蓋記錄計算公式如下：

式中，O_i表示第i條饋線的電表開蓋記錄，o_it表示第i條饋線第t天的電表開蓋記錄，N表示饋線的數量，T表示數據的總天數。

6.根據權利要求1所述的診斷方法，其特征在于，所述通過輪廓系數作為評價標準，確定最佳聚類中心數，包括：

設定多個聚類中心數，基于每個聚類中心數分別對所述特征數據進行分類；

針對每個初始聚類中心數對應的分類結果，將每個類別設置一個樣本點，計算所述樣本點所屬類別中所有其他特征數據到所述樣本點的第一平均距離，以及計算所述樣本點相鄰最近類別中所有特征數據到所述樣本點的第二平均距離；

根據第一平均距離和第二平均距離計算輪廓系數；

選擇最大輪廓系數對應的聚類中心數，作為最佳聚類中心數。

7.根據權利要求6所述的診斷方法，其特征在于，所述輪廓系數的計算式如下：

其中S(k)為以k為樣本點的輪廓系數，對于類別中的一個樣本點k,a(k)是樣本點k到所屬類別中其他特征數據的第一平均距離，b(k)是樣本點k到與k相鄰最近的類別內的所有特征數據的第二平均距離。

8.根據權利要求1所述的診斷方法，其特征在于，所述基于所述最佳聚類中心數，對所述特征數據采用K-means聚類算法進行聚類包括：

步驟1根據最佳聚類中心數中隨機選擇多個配電網中導致線損異常的特征數據點作為質心；

步驟2計算所有特征數據到每一個質心的距離，根據距離近為原則劃分每一個特征數據所屬的類別；

步驟3重新計算每個類別的質心，并計算所述質心與重新計算前質心的距離，若所述距離小于預設閾值，算法終止；反之轉入步驟2。

9.根據權利要求1所述的診斷方法,其特征在于,所述基于導致線損異常的影響因素獲取多個配電網數據，分別計算各配電網各影響因素對應的特征數據之后，且根據所述通過輪廓系數作為評價標準，確定最佳聚類中心數之前，還包括：對配電網中導致線損異常的特征數據進行如下處理：

對于數據缺失的部分，利用三次樣條插值法補全缺失數據；

對于統計錯誤出現的負值以相鄰正常數據的平均值代替；

對所有特征數據進行Z-score標準化。