[發明專利]一種基于Canopy-Kmedoids算法的臺區線損數據處理方法、裝置、介質在審
| 申請號: | 202110339621.2 | 申請日: | 2021-03-30 |
| 公開(公告)號: | CN112966970A | 公開(公告)日: | 2021-06-15 |
| 發明(設計)人: | 李佳新;朱正甲;皇甫成;陳建華;梁吉;汪鴻;趙丹陽;徐凌燕;陳廣宇;孟菁;邱婷;拓廣忠;李勝雨;陳亮;張宇 | 申請(專利權)人: | 國網冀北電力有限公司;北京博望華科科技有限公司;國家電網有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京智乾知識產權代理事務所(普通合伙) 11552 | 代理人: | 鄧大為 |
| 地址: | 100053 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 canopy kmedoids 算法 臺區線損 數據處理 方法 裝置 介質 | ||
1.一種基于Canopy-Kmedoids算法的臺區線損數據處理方法,其特征在于:該方法包括以下步驟:
步驟S1,采集配電網臺區的基礎數據信息,所述基礎數據信息包括所述臺區的靜態參數,基于所述靜態參數篩選出線損率穩定的臺區樣本集合;
步驟S2,基于所述基礎數據信息分析臺區線損率影響因素,選擇影響程度大的臺區靜態參數,通過Canpoy算法對所述臺區樣本集合進行“粗”聚類,得到Canpoy子集;
步驟S3,以Canopy子集的中心點作為K-medoids算法的初始中心點進行“細聚類”,采用K-medoids算法對所述臺區樣本集合再進行臺區類別聚類;
步驟S4,通過計算每種聚類方案的誤差平方和SSE,以每種聚類方案的誤差平方和做出手肘圖,選擇手肘圖拐點處的K值作為最優K值作為最優結果;
步驟S5,基于臺區聚類劃分的所述最優結果,根據選取的臺區靜態參數,分析判斷臺區類型劃分是否合理,如果是,則使用所述最優結果進行該臺區的線損計算,并根據線損計算結果對電網進行控制。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟S1的操作為:采集配電網臺區基礎數據信息,所述基礎數據信息包括:接入及校對設備臺賬數據、表計檔案、計量點檔案、用戶信息和臺區信息等;對所述基礎數據信息進行處理,選取對影響線損率的臺區運行年限、城農網標識、居民容量占比、居民戶均容量和臺區用戶數量作為臺區靜態參數,基于所述臺區靜態參數篩選線損率穩定的臺區樣本集合。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,基于所述臺區靜態參數篩選線損率穩定的臺區樣本集合時,刪除以下幾種不合格臺區:采集的基礎數據信息未全覆蓋、臺區下有特殊用電用戶以及線損率為負值或超過10%,所述特殊用電用戶為光伏發電用戶或發生業務變更的用戶。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,步驟S2的操作過程為:通過Canpoy算法對所述臺區樣本集合進行“粗”聚類,得到Canpoy子集,包括:
①將所述臺區樣本集合構成List集合,然后指定兩個距離閾值T1和T2(T1T2);
②隨機選取List中的一個臺區對象P,構成一個新的Canpoy,并將臺區對象P從集合List中移除;
③對于List中剩余的臺區對象,計算與臺區對象P之間的距離,如果間距小于T1,就把它分配到臺區對象P所在的Canpoy中;如果與臺區對象P的間距小于T2,則將它從List中刪除。
5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,所述步驟S3的操作為:
將形成的Canpoy子集數目作為K值,Canpoy子集的中心點作為K-medoids算法的初始的聚類中心點進行聚類,其中K-medoids算法采用聚類質量評價函數對所述臺區樣本集合中的臺區對象進行迭代劃分,所述聚類質量評價函數定義如下:
其中,E是參加聚類的所有臺區對象p與其所屬簇的中心對象oi的絕對誤差之和,k為簇數,所述K-medoids算法通過最小化E把所有臺區對象分配至k個簇,Ci為第i個簇;
①在所述臺區樣本集合D中隨機選擇k個臺區對象作為每個簇初始中心臺區對象;
②將剩余臺區對象分配至與其最近的中心臺區對象所代表的簇中;
③選取一個未選取過的中心臺區對象;
④選取一個未選取過的非中心臺區對象;如果用oj替換oi聚類質量評價函數變小,則用oj替換oi并形成新k個中心臺區對象的聚類集合;
⑤重復步驟④直至所有非中心臺區對象都被選取過;
⑥重復步驟③直至所有中心臺區對象都被選取過,最后將所述臺區樣本集合D中的臺區對象分為k個簇。
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