[发明专利]一种基于智能电网的负荷曲线分类系统

权利要求书

1.一种基于智能电网的负荷曲线分类系统，其特征是，包括负荷数据采集模块、负荷数据清洗模块、负荷曲线分类模块、结果分析评估模块和界面显示模块，所述负荷数据采集模块用于采集电网的负荷数据，所述负荷数据清洗模块用于对所述负荷数据进行标准化处理，进而对标准化处理后的负荷数据中的不良数据进行剔除和修正，所述负荷曲线分类模块采用聚类算法对清洗后的负荷曲线数据进行聚类操作，所述结果分析模块用于对所得的负荷曲线分类结果进行分析，从而了解电力用户的能源消费模式，所述界面显示模块采用LED屏对负荷曲线的分类结果进行显示。

2.根据权利要求1所述的一种基于智能电网的负荷曲线分类系统，其特征是，所述负荷曲线分类模块采用模糊C均值聚类算法对负荷数据进行聚类。

3.根据权利要求2所述的一种基于智能电网的负荷曲线分类系统，其特征是，所述负荷曲线分类模块包括特征确定单元、参数设置单元和负荷数据聚类单元，所述特征确定单元用于从清洗后的负荷数据中提取聚类特征，所述参数设置单元用于确定模糊C均值聚类算法中的聚类个数和模糊因子，所述负荷数据聚类单元用于对清洗后的负荷数据进行聚类处理，得到负荷曲线分类结果。

4.根据权利要求3所述的一种基于智能电网的负荷曲线分类系统，其特征是，所述参数设置单元通过构建一种新的模糊聚类有效性指标来确定模糊C均值聚类算法中的最佳聚类个数，定义新的模糊聚类有效性指标为J，当模糊聚类有效性指标J取最小值时对应的c值即为算法的最佳聚类个数，则J的计算公式为：

式中，Y_XB′的计算公式为：

其中，x_j为第i个聚类中的第j个样本，c_i为第i个聚类的聚类中心，c_a为第a个聚类的聚类中心，c_b为第b个聚类的聚类中心，c为聚类数，n为样本数，为第i个聚类的聚类中心c_i到样本聚类中心的距离，d(x_j，c_i)为样本x_j到第i个聚类的聚类中心v_i的距离，d(c_a，c_b)为第a个聚类的聚类中心c_a到第b个聚类的聚类中心c_b的距离；

X_cos′的计算公式为：

其中，u_ij为样本x_j属于第i个聚类的隶属度，c_i为第i个聚类的聚类中心，u₀₀为重叠度阈值，u_rj为样本x_j属于第r个聚类的隶属度，u_tj表示样本x_j属于第t个聚类的隶属度，c_i为第i个聚类的聚类中心，c_j为第j个聚类的聚类中心，c为聚类数，n为样本数，m为模糊因子。

5.根据权利要求4所述的一种基于智能电网的负荷曲线分类系统，所述参数设置单元采用粒子群算法自适应的确定模糊因子m值，定义粒子群算法中的适应度函数为h，设d(x_i，c_j)为第i个聚类中的样本x_i到其聚类中心c_j的距离，d(x_i，c_k)为第k个聚类中的样本x_i到其聚类中心c_k的距离，c为聚类数，m为模糊因子，n为样本数，u_ji为样本x_i属于第j个聚类的隶属度，u_ki为样本x_i属于第k个聚类的隶属度，则h的计算公式为：

当适应度函数h取最大值时，对应的m值即为模糊C均值聚类算法的模糊度因子m的值。