[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

本發明公開了一種臺區狀態分類方法，包括以下步驟：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；核密度聚類：對標準化處理的數據進行核密度聚類處理；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；異常點識別：判定臺區狀態的臺區異常點；臺區狀態分類：對臺區狀態進行最終的狀態分類。本發明所述的一種臺區狀態分類方法，以長期狀態以及短期狀態相結合，來區分臺區整體的運行狀態好壞，能夠更加精準的定位臺區狀態，能夠快速定位需要進行整改的臺區，對于基層現場工作效率有很大的提升，具備良好的實用價值，具有良好的前景。

技術領域

本發明涉及臺區管理領域，特別涉及一種臺區狀態分類方法。

背景技術

在電力系統中，臺區是指一臺變壓器的供電范圍或區域；

隨著社會的發展和人民生活水平的不斷提高，對電能的需求越來越大。由于電能生產和消費的同時性，需要合理管理臺區，為了更好的管理臺區，需要對臺區狀態進行預測；

現有的臺區狀態監測主要是對臺區的運行狀態進行分類，主要方法為：以臺區供電量和線損電量作為基本特征，進行特征衍生并對相關數據進行異常處理、標準化處理，再進行核密度聚類，基于聚類結果數據采用線性回歸、指數自回歸等算法，再根據擬合效果判別臺區狀態-線型、指數型、混沌型，然后根據臺區供電量計算臺區預測的線損電量，根據線損電量判斷臺區的異常主因，結合臺區短期狀態和長期狀態對臺區狀態進行分類；

使用該臺區狀態監測方法使用時需要至少一年數據，若數據時間長度不足，容易影響臺區狀態分類的準確性，為此，我們提出一種臺區狀態分類方法。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種臺區狀態分類方法，可以有效解決背景技術中的問題。

為實現上述目的，本發明采取的技術方案為：

一種臺區狀態分類方法，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。

優選的，步驟①中采用歐氏距離計算對特征數據進行標準化處理。

優選的，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。

優選的，步驟Ⅰ中以臺區供電量和線損電量作為特征。

優選的，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。

優選的，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。

優選的，步驟③中臺區狀態分別為線型、指數型和混沌型。

優選的，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；