[发明专利]一种提升抗数据扰动能力的低压台区相别辨识方法

权利要求书

1.一种提升抗数据扰动能力的低压台区相别辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：从电能表中提取各用户电压与配变变压器三相电压当日数据；

步骤2：对当日数据进行数据清洗，剔除当日坏数据以及未上送补全的零数据；

步骤3：基于DTW算法计算任意两个用户电压曲线的相似度；

步骤4：设定簇类数为3，以簇内用户相似度最小为目标，基于K-means算法进行聚类；

步骤5：计算配变变压器各相别于用户各簇的平均相似度，判断用户的相别。

2.根据权利要求1所述的一种提升抗数据扰动能力的低压台区相别辨识方法，其特征在于：从电能表中提取各用户电压当日数据，假定用户集合为Ω_user，时间集合为Ω_time，用户总数为n，时序长度为m，生成用户电压矩阵U，数据格式如下：

式中，U_ij表示用户i在时序j的电压大小，未采集的数据会以空或零填充；

同理，由于配变变压器仅有A，B，C三相，其配变压器电压矩阵U_trans为：

3.根据权利要求1所述的提升抗数据扰动能力的低压台区相别辨识方法，其特征在于：所述步骤2中，对当日数据进行数据清洗，以用户i为例，其电压序列为U_i＝{U_i1,U_i2,…,U_im}，具体流程步骤如下：

步骤2.1：删除U_i序列中未上送的空数据，生成序列X_i＝{U_i1,U_i2,…,U_im1}；

步骤2.2：计算X_i的标准差σ_i与均值μ_i，其计算公式如下：

步骤2.3：取数值分布在区间(μ_i-3σ_i，μ_i+3σ_i)的数据，最终得到用户电压序列Z_i，其中Z_i＝{U_i1,U_i2,…,U_is}，对于每户而言s的大小是不定的。

4.根据权利要求1所述的提升抗数据扰动能力的低压台区相别辨识方法，其特征在于：所述步骤3中，基于DTW算法计算任意两个用户电压曲线的相似度，以用户i与用户w为例，其具体流程步骤如下：

步骤3.1：基于步骤2可得到经过数据清洗后的用户i与用户w的电压序列Z_i与Z_w，其中Z_i＝{U_i1,U_i2,…,U_is}，Z_w＝{U_w1,U_w2,…,U_is1}；

步骤3.2：构建s×s1阶的距离矩阵D_s×s1,其中元素为：

式中，D(t,j)表示2个时间序列点U_it与U_wj的欧式距离；

步骤3.3：寻找最优路径，从而使得弯曲总代价L(t,j)最小，即：

L(t,j)＝D(t,j)+min{L(t-1,j-1),L(t,j-1),L(t-1,j)}

式中，t＝1,2,…,s；j＝1,2,…,s1；L(0,0)＝0；L(t,0)＝L(0,j)＝+∞；

序列Z_i与Z_w的DTW距离为DTW(Z_i,Z_w)＝L(s,s1)，即Z_i与Z_w的曲线相似度。