[发明专利]基于配电网CPS在线数据挖掘的优化控制方法有效

专利信息
申请号: 201510530978.3 申请日: 2015-08-26
公开(公告)号: CN105184394B 公开(公告)日: 2019-12-24
发明(设计)人: 贾东梨;刘科研;盛万兴;孟晓丽;刁赢龙;胡丽娟;何开元;叶学顺;唐建岗;孙勇;张世栋;邵志敏;李建修;张林利;刘合金;李立生 申请(专利权)人: 中国电力科学研究院;国家电网公司;国网山东省电力公司;国网山东省电力公司电力科学研究院
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06
代理公司: 11271 北京安博达知识产权代理有限公司 代理人: 徐国文
地址: 100192 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 配电网 cps 在线 数据 挖掘 优化 控制 方法
【权利要求书】:

1.基于配电网CPS在线数据挖掘的优化控制方法,其特征在于,包括:

(1)获取配电网CPS的数据源,对数据源进行清洗;

(2)建立数据源与控制量之间的关联规则模型,并进行数据挖掘;

(3)将实际配电网络作为算例,验证关联规则是否正确,若正确,转至步骤(4),

否则修正关联规则;

(4)接收配电网实时数据与关联规则进行匹配,输出匹配结果;并将所述匹配结果反馈给配电网CPS控制中心,实现配电网的最优控制;

所述步骤(1)对数据源进行清洗包括,

步骤(1-1)采用拉格朗日内插法,将数据源的缺失数据补齐;yn+1为缺失数据,则:

其中,xi为数列中的第i个数据,n为数列所包含的数据量;设x0,x1,…,xn+1和y0,y1,…,yn为已知量;

步骤(1-2)采用统计检测法分别计算数列x0,x1,…,xn的平均值与标准差,获取数据源中的疑似异常数据,其表达式为:

基于切比雪夫定理,判断当前数据xi是否为疑似异常数据;若或者则xi为疑似异常数据;其中,ε为自定义因子;

步骤(1-3)对所述疑似异常数据xi进行分析,若所述xi由采集设备和/或采集通道发生故障产生,则xi为错误数据;若为由线路故障产生,则xi为正确数据;

验证分析结果是否正确包括,将数据xi与下一个数据采集周期采集到的数据x'i进行对比,如果x'i·(1-λ)≤xi≤x'i·(1+λ),则xi为正确数据,否则xi为错误数据;其中,λ为用户自定义常数,取值为5%;验证完成后,对错误数据进行修正;所述数据修正方法与缺失数据补齐方法相同。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤(1)的获取配电网CPS的数据源,其获取方法包括,在配电网CPS中嵌入传感器,用于获取配电网CPS中的实时数据和历史数据。

3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤(2)建立数据源与控制量之间的关联规则模型包括,定义数据挖掘对象为数据项集I={i1,i2,…,im},其包含m个不同数据项;ik为第k个数据项k=1,2,…,m;所述I中的元素个数即数据项集长度,长度为k的数据项集为k维数据项集;

事件T为数据项集I的一个子集,每个事件均携带一个唯一标识tid与之相连,记作Tl;l为tid值;多个不同的事件构成事件数据库D;

设X为数据项集I中项的集合,如果则表示事件T包含X。

4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述关联规则模型如的蕴含式,有且包括支持度、置信度和相关度。

5.如权利要求1或4所述的方法,其特征在于,通过执行所述步骤(2)的数据挖掘,获取支持度、置信度和相关度,具体包括:

设为数据项集,B为事件集D中包含X的事件数量,A为事件集D中所有事件的总数,所述数据项集X的支持度为Sup(X),则:

定义关联规则R的置信度Conf(R),用于描述规则的可靠程度,其中,且则:

所述相关度用于表征X和Y之间的相关程度,其表达式为:

式中,Sup(Y)为事件D中包含Y的事件数量与事件D中所有事件总数之比。

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