[发明专利]基于面板数据加权聚类的同调机组分群方法

权利要求书

1.一种基于面板数据加权聚类的同调机组分群方法，其特征在于，包括：

步骤A：在故障条件下仿真得到发电机数据，包括：功角摇摆曲线、机端电压曲线、转子动能，形成面板数据；计算面板数据截面指标权重、时间序列上各时间点权重；所述功角摇摆曲线为X₁，X₁＝[Δδ_i(t)]，Δδ_i(t)＝δ_i(t)-δ_i(t₀)；所述机端电压曲线为X₂，X₂＝[ΔV_i(t)]，ΔV_i(t)＝V_i(t)-V_i(t₀)；所述转子动能为X₃，X₃＝[V_KEi(t)]，中间变量X₁、X₂、X₃形成面板数据X，其中面板数据是一个N×P×T的三维矩阵；式中：δ_i(t)为电压相角，Δδ_i(t)为电压相角变化量，t为故障后的时刻，t₀为故障初始发生时刻；V_i(t)为机端电压幅值的标么值，ΔV_i(t)为机端电压幅值的标么值变化量；M_i为发电机i的转动惯量，ω_i为发电机i的转子角速度；N为发电机台数；P为截面指标数；T为时间序列长度；

步骤B：计算各台机组间的特征指标绝对值距离矩阵、临近时点增长率距离矩阵以及波动变异程度距离矩阵，计算各距离矩阵权重，形成综合加权距离矩阵，利用Ward.D聚类法，实现同调机组的分群,具体包括以下子步骤：

步骤B1：定义两机组间水平绝对值加权距离d_kl(1),计算任意两台机组的距离，形成特征指标绝对值距离矩阵d1；

步骤B2：定义两机组间临近时点增长率的加权距离d_kl(2),计算任意两台机组的距离，形成临近时点增长率距离矩阵d2；

步骤B3：定义两机组间在同一指标上、随时间波动的加权变异系数距离d_kl(3),计算任意两台机组的距离，形成波动变异程度距离矩阵d3；

步骤B4：利用熵权法计算形成各距离矩阵权重W1，W2，W3；计算综合加权距离矩阵d＝W1×d1+W2×d2+W3×d3；

步骤B5：根据综合加权距离矩阵d，用Ward.D聚类方法进行聚类，得出聚类结果；

式中：x_ij(t)表示第i个机组在时间t点第j个特征的值，i＝1,2,…,s，j＝1,2,…,p，t＝1,2,…,T，k和l表示机组序号，k和l∈i；WX_j为第j个特征的权重；WT_t为第t个时间点的权重；Δx_kj(t)和Δx_lj(t)∈Δx_ij(t)，Δx_ij(t)＝x_ij(t)-x_ij(t-1)；平均值表示第i个机组在整个时间维度上第j个特征的时间加权平均值；S_ij表示第i个机组在整个时间维度上第j个特征的时间加权标准差，W₁,W₂,W₃分别为定义的距离函数d_kl(1),d_kl(2),d_kl(3)的权重，且W₁+W₂+W₃＝1，W_i0(i＝1,2,3)。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述面板数据截面指标权重采用熵权法计算；所述时间序列上各时间点权重采用反三角函数计算。