[发明专利]基于电压时序数据的台区户变关系识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于电压时序数据的台区户变关系识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集并处理配电台区变压器侧及台区用户侧的时序电压数据，得到多个观测变量；

采用FastICA算法对所述多个观测变量进行降维处理，获得所述多个观测变量的相应的独立成分及对应的混合矩阵；以及

利用K-means聚类方法对所述混合矩阵进行聚类分析，得到聚类结果，并根据所述聚类结果确定台区用户对应关系。

2.根据权利要求1所述的基于电压时序数据的台区户变关系识别方法，其特征在于，在进行所述FastICA算法的降维处理前，需对所述多个观测变量进行数据预处理，其中，所述数据预处理包括去中心化与白化变换。

3.根据权利要求2所述的基于电压时序数据的台区户变关系识别方法，其特征在于，所述去中心化过程为：

计算所述多个观测变量的平均值；

将每个观测变量的每个采样点减去所述平均值，得到去中心化的观测变量。

4.根据权利要求2所述的基于电压时序数据的台区户变关系识别方法，其特征在于，所述白化变换是将每个观测变量之间的相关性去除，以简化独立成分的提取过程。

5.根据权利要求1所述的基于电压时序数据的台区户变关系识别方法，其特征在于，所述利用K-means聚类对所述混合矩阵进行聚类分析，包括：

在所述混合矩阵中选取k个样本作为初始聚类中心；

将所述k个样本归类到距离最近的聚类中心所属一类；

重新计算聚类中心；

迭代执行归类和重新计算过程，直至目标函数收敛或达到最大迭代次数。

6.一种基于电压时序数据的台区户变关系识别系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于采集并处理配电台区变压器侧及台区用户侧的时序电压数据，得到多个观测变量；

降维模块，用于采用FastICA算法对所述多个观测变量进行降维处理，获得所述多个观测变量的相应的独立成分及对应的混合矩阵；以及

聚类模块，用于利用K-means聚类方法对所述混合矩阵进行聚类分析，得到聚类结果，并根据所述聚类结果确定台区用户对应关系。

7.根据权利要求6述的基于电压时序数据的台区户变关系识别系统，其特征在于，在执行所述降维模块中的降维处理前，需对所述多个观测变量进行数据预处理，其中，所述数据预处理包括去中心化与白化变换。

8.根据权利要求7的基于电压时序数据的台区户变关系识别系统，其特征在于，所述去中心化过程为：

计算所述多个观测变量的平均值；

将每个观测变量的每个采样点减去所述平均值，得到去中心化的观测变量。

9.根据权利要求7的基于电压时序数据的台区户变关系识别系统，其特征在于，所述白化变换是将每个观测变量之间的相关性去除，以简化独立成分的提取过程。

10.根据权利要求6述的基于电压时序数据的台区户变关系识别系统，其特征在于，在所述聚类模块中，利用K-means聚类方法对所述混合矩阵进行聚类分析，包括：

选取单元，用于在所述混合矩阵中选取k个样本作为初始聚类中心；

归类单元，用于将所述k个样本归类到距离最近的聚类中心所属一类；

重计算单元，用于重新计算聚类中心；

迭代单元，用于迭代执行归类和重新计算过程，直至目标函数收敛或达到最大迭代次数。