[发明专利]一种基于多元聚类模型与两阶段聚类修正算法的变电站特性分析方法

摘要

本发明公开了一种基于多元聚类模型与两阶段聚类修正算法的变电站特性分析方法。聚类分析是从大量负荷数据中提取变电站特征的重要方法，但变电站负荷包含多种用户负荷，其特性非常复杂，选择单一的日负荷曲线或是用户构成比例作为指标进行聚类，可能忽略其他因素并导致聚类结果不够全面。由此提出了一种基于多元聚类模型与两阶段聚类修正算法的变电站特性分析方法。首先对日负荷曲线数据采用K‑means算法进行聚类，之后采用两阶段聚类修正算法，用于依照变电站用户构成数据修正日负荷曲线聚类结果。研究结果表明，这种方法所得的聚类结果准确度高，可降低聚类结果跌入局部最优的可能性，且所得结果能明确体现各个变电站在日负荷曲线上以及用户构成上的差异。

主权项

一种基于多元聚类模型与两阶段聚类修正算法的变电站特性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤(1)：将变电站下属的用户依照其日负荷曲线不同进行聚类，获得各变电站的用户构成比例，并结合变电站的日负荷曲线获得描述变电站负荷特征的待聚类数据向量；步骤(2)：基于步骤(1)，建立用于聚类分析的数学模型；步骤(3)：针对各个变电站的日负荷曲线数据采用k‑means算法进行聚类，采用DBI指标确定聚类类数，获得变电站日负荷曲线聚类结果；在日负荷曲线聚类结果的基础上，考虑变电站中的用户构成比例，以之前的聚类结果为基础形成新的聚类中心向量；步骤(4)：采用提出的聚类结果修正算法对日负荷曲线聚类结果进行修正，最终得到变电站有关日负荷曲线与用户构成的特征。