[發明專利]一種臺區狀態分類方法

在審

• 申請號: 202210128851.9
• 申請日: 2022-02-11
• 公開（公告）號: CN114722891A
• 公開（公告）日: 2022-07-08
• 發明（設計）人: 曾嶸;邵航建;彭娟
• 申請（專利權）人: 杭州致成電子科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F16/215;G06Q50/06
• 代理公司: 北京云嘉湃富知識產權代理有限公司 11678
• 代理人: 鄭賽男

1.一種臺區狀態分類方法，其特征在于：包括以下步驟：

①、數據標準化：剔除異常數據，對缺失數據進行數據補全，再對臺區供電量和線損電量進行標準化，使之成為符合(-1，1)之間的正態分布序列；

②、核密度聚類：對標準化處理的數據進行核密度聚類處理；

③、臺區狀態識別：對核密度聚類處理的數據進一步運算，識別臺區狀態；

④、異常點識別：判定臺區狀態的臺區異常點；

⑤、臺區狀態分類：對臺區狀態進行最終的狀態分類。

2.根據權利要求1所述的一種臺區狀態分類方法，其特征在于：步驟①中采用歐氏距離計算對特征數據進行標準化處理。

3.根據權利要求2所述的一種臺區狀態分類方法，其特征在于：步驟②中對標準化處理的數據進行核密度聚類處理的步驟如下：

Ⅰ、選取特征；

Ⅱ、對特征進行分析；

Ⅲ、進行核密度聚類。

4.根據權利要求3所述的一種臺區狀態分類方法，其特征在于：步驟Ⅰ中以臺區供電量和線損電量作為特征。

5.根據權利要求4所述的一種臺區狀態分類方法，其特征在于：步驟Ⅱ中對特征進行分析時進行因子相關性分析及主成份分析，并且抽取用于聚類的因子。

6.根據權利要求5所述的一種臺區狀態分類方法，其特征在于：步驟③中對核密度聚類處理的數據進一步運算時基于聚類的眾數組，采用線性回歸模型、EXAR模型判明數據分布和周期性，測定臺區供電量和線損電量之間的變動關系。

7.根據權利要求6所述的一種臺區狀態分類方法，其特征在于：步驟③中臺區狀態分別為線型、指數型和混沌型。

8.根據權利要求7所述的一種臺區狀態分類方法，其特征在于：步驟④中判定臺區狀態的臺區異常點的步驟如下：

A、基于臺區狀態聚類模型結果，對線型臺區和混沌型臺區進行異常點判斷；

B、根據擬合曲線結果，通過計算該臺區的R-Square值，來對臺區異常點進行判定。

9.根據權利要求8所述的一種臺區狀態分類方法，其特征在于：步驟⑤中臺區狀態分類時基于聚類結果以及異常點識別結果進行臺區長期以及短期的狀態判斷。