[發(fā)明專利]一種基于主元降維和間隙統(tǒng)計的負荷聚類裝置及方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011221327.3 | 申請日: | 2020-11-05 |
| 公開(公告)號: | CN112329850A | 公開(公告)日: | 2021-02-05 |
| 發(fā)明(設計)人: | 王晞;胥威汀;張全明;陳博;張玉鴻;魏俊;劉瑩;呂學海 | 申請(專利權)人: | 國網(wǎng)四川省電力公司經(jīng)濟技術研究院 |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62;G06F17/16 |
| 代理公司: | 成都行之專利代理事務所(普通合伙) 51220 | 代理人: | 張超 |
| 地址: | 610000 四川*** | 國省代碼: | 四川;51 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 主元降 維和 間隙 統(tǒng)計 負荷 裝置 方法 | ||
1.一種基于主元降維和間隙統(tǒng)計的負荷聚類裝置,其特征在于,包括:
電力數(shù)據(jù)預處理裝置,其用于調(diào)取某個時間段匯入電網(wǎng)的原始電力負荷數(shù)據(jù)樣本A,并于所述時間段按等間隔提取原始電力負荷數(shù)據(jù)樣本A,并生成電力負荷數(shù)據(jù)B;
電力數(shù)據(jù)采集裝置,其用于接收所述電力數(shù)據(jù)預處理裝置生成的電力負荷數(shù)據(jù)B;
電力數(shù)據(jù)篩選裝置,其用于對所述電力負荷數(shù)據(jù)B做主成分篩選,得到K維特征數(shù)據(jù)C;
電力數(shù)據(jù)聚類處理裝置,其用于對K維特征數(shù)據(jù)C做聚類處理,得到n個子集、聚類中心點Ck和子集與聚類中心的距離平方和Sk,令聚類數(shù)n=1和n=2,得到聚類后的離散度ω(n);對得到的離散度取自然對數(shù),選取一個參考數(shù)據(jù)集r,得到間隙值G(n),并記離散度ω(n)和間隙值G(n)為數(shù)據(jù)D;
電力數(shù)據(jù)聚類判定裝置,其通過數(shù)據(jù)集r、間隙值G(n)和離散度ω(n)得到參考數(shù)據(jù)集的離散度估計值,并計算數(shù)據(jù)集產(chǎn)生的分布誤差δ,通過表達式G(n)≥G(n+1)-δn+1,得到最佳聚類個數(shù),對聚類個數(shù)做判定,若聚類個數(shù)≥2時,則進行聚類處理,獲取聚類結果;數(shù)據(jù)顯示裝置,其用于顯示聚類結果圖像。
2.使用權利要求1所述的一種基于主元降維和間隙統(tǒng)計的負荷聚類裝置的方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1:獲取用戶原始電力負荷數(shù)據(jù)B;
S2:對數(shù)據(jù)B做主成分分析,得到K維特征數(shù)據(jù)C;
S3:對K維特征數(shù)據(jù)C做聚類處理,得到n個子集、聚類中心點Ck和子集與聚類中心的距離平方和Sk,令聚類數(shù)n=1和n=2,得到聚類后的離散度ω(n);對得到的離散度取自然對數(shù),選取一個參考數(shù)據(jù)集r,得到間隙值G(n),將離散度ω(n)和間隙值G(n)記為數(shù)據(jù)D;
S4:根據(jù)數(shù)據(jù)D計算聚類個數(shù),對所述聚類個數(shù)做判斷,若聚類個數(shù)≥2時,則帶入聚類算法進行聚類,獲得聚類結果,否則結束步驟。
3.根據(jù)權利要求2所述的一種基于主元降維和間隙統(tǒng)計的負荷聚類方法,其特征在于,步驟S2中包括:
S21:對數(shù)據(jù)A進行負荷數(shù)據(jù)歸一化處理,將數(shù)據(jù)投影到[0,1]區(qū)間,得到樣本數(shù)據(jù)A1,其表達式為;
S22:對樣本數(shù)據(jù)A1中每個特征序列做特征中心化處理,得到樣本特征A2數(shù)據(jù),其表達式為;
S23:求樣本特征A2數(shù)據(jù)之間的協(xié)方差矩陣C;
S24:求樣本特征A2數(shù)據(jù)協(xié)方差陣列的特征值λ和特征向量μ;
Cu=λu (4)
S25:選取前K個最大的特征值,其中λ取值大于0.85,記為降維后的K維特征數(shù)據(jù)。
4.根據(jù)權利要求3所述的一種基于主元降維和間隙統(tǒng)計的負荷聚類方法,其特征在于,步驟S3中包括:
S31:對K維特征數(shù)據(jù)進行聚類處理,令聚類數(shù)n=1和n=2,分別計算聚類后的離散度;
其中,K維特征數(shù)據(jù)Q={xi}聚類后得到n個子集,Q1、Q2...Qn為K維特征數(shù)據(jù)聚類后的子集,Qk為任一子集,Sk為子集內(nèi)每個樣本到聚類中心的距離平方和,Ck作為Qk的聚類中心點,ω(n)為對n類聚類結果的評價函數(shù)即離散度;
S32:將上述不同n值下得到的離散度取其自然對數(shù),然后選取一個參考數(shù)據(jù)與之進行對比來判定最佳聚類個數(shù),其表達式為:
G(n)=E{ln[Wr(n)]}-ln[W(n)] (7)
其中,r表示參考數(shù)據(jù)集,E{ln[Wr(n)]}為參考數(shù)據(jù)集的離散度估計值,G(n)為間隙值。
對生成參考數(shù)據(jù)集產(chǎn)生的分布誤差做計算,其表達式為:
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