[发明专利]基于变电站用户构成的负荷聚类方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于变电站用户构成的负荷聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：获取变电站下属的用户负荷数据和变电站负荷数据为负荷数据，对变电站下属的用户负荷数据和变电站负荷数据进行数据预处理及数据降维，得到预处理后的用户负荷数据和变电站负荷数据；

步骤2：选择聚类有效性评价指标；

步骤3：利用基于MaxMin原则改进的K-means算法对步骤1获得的预处理后的用户负荷数据进行聚类；确定类别数，获得变电站下属用户的聚类结果；并对变电站下属用户的聚类结果根据聚类有效性评价指标进行分析，得到变电站构成成分；

步骤4：根据变电站构成成分和预处理后的变电站负荷数据，利用权重自动更新的K-means算法对上层变电站负荷数据进行聚类，确定类别数，获得最终聚类结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于变电站用户构成的负荷聚类方法，其特征在于，步骤1所述的变电站下属的用户负荷数据为每个变电站下属的低压终端用户的日负荷特性曲线，该曲线由每间隔15min采集得到的实时负荷数据构成，日负荷特性曲线上有96个点；

所述的变电站负荷数据为负荷数据为每个变电站负荷的日负荷曲线，该曲线由每间隔15min采集得到的实时负荷数据构成，日负荷特性曲线上有96个点；或者选取每一个变电站的行业构成比例。

3.根据权利要求2所述的一种基于变电站用户构成的负荷聚类方法，其特征在于，步骤1所述的对变电站下属的用户负荷数据和变电站负荷数据进行数据预处理包括：

步骤121：剔除掉数据缺失量超过百分之三十的数据和发电用户，将有功记录数据为负数的数据视为发电用户；其次依据以下公式判断变电站下属的低压终端用户的日负荷曲线和变电站负荷的日负荷曲线当中有明显升高和降低的负荷数据：

ρ＝|(p_d-p_d-1)/p_d|

式中：P_d为负荷曲线中某点数据，P_d-1为负荷曲线中前一点数据，ρ为负荷的变化率；

当负荷变化率大于预设的阈值时，便认为该数据为异常的数据；预设的阈值为30％；对于上述负荷变化率不符合要求的异常数据以及含有缺失的负荷数据，采用平滑公式进行负荷数据的填补：

式中a表示向前所取的参考点数，b表示向后所取的参考点数，a与b的取值在4到6之间；

步骤122：采用最大值归一化的方法，对变电站下属的用户负荷数据和变电站负荷数据进行数据归一化；

对于第i个变电站下的第j个用户，该用户负荷数据的最大值归一化的表达式为：

x_i,j＝p_i,j/max(p_i,j)

x_i,j为第i个变电站下的第j个用户负荷曲线的归一化向量；p_i,j为第i个变电站下的第j个用户的日负荷曲线中需要归一化的数据；max(p_i,j)为变电站下属的低压终端用户的日负荷曲线中的最大值数据；

对于第i个变电站，该变电站的负荷数据的最大归一化表达式为：

X_i＝P_i/max(P_i)

X_i为第i个变电站归一化后的数值；P_i为第i个变电站的日负荷曲线中需要归一化的数据；max(P_i)变电站负荷的日负荷曲线；

通过步骤121～步骤122完成数据预处理。