[发明专利]结合用户日用电量曲线的典型用电行业负荷特性分类与综合方法

权利要求书

1.一种结合用户日用电量曲线的典型用电行业负荷特性分类与综合方法，其特性在于，包括以下步骤：

1)获取典型用户日用电量数据和与之对应的有功功率数据，利用两种数据分别解析各用户所属典型行业类别并进行对比，识别出根据两种数据分别被归于不同归类的同一用户；

2)对不同归类的同一用户，利用ΔDBI指标进行评价，确定用户的实际分类；

3)根据用户实际分类，对典型用户日用电量数据和典型用户有功功率数据进行修正，得到更为准确的日用电量曲线和有功功率曲线。

4)结合3)得到的修正后的日用电量曲线和有功功率曲线，运用DBI指标确定典型用电行业最优聚类中心曲线。

2.根据权利要求1所述的一种结合用户日用电量曲线的典型用电行业负荷特性分类与综合方法，其特性在于，所述步骤1)中包括以下步骤，

1-1)选取典型用户日用电量数据和与之对应的有功功率数据为原始数据样本，然后对原始数据样本进行预处理，包括对数据组中的异常数据进行识别与修正，再对修正后的数据进行标幺化处理；

1-2)采用模糊C均值方法对标幺化处理后的数据样本进行典型用电行业分类，分别得到日用电量聚类中心矩阵即n类用户日用电量聚类中心曲线和有功功率聚类中心矩阵即n类典型用户等效有功功率曲线，典型用电行业分类个数2≤n≤N，其中N为所选典型用户的数量；对两个聚类中心矩阵进行对照，识别出其中同一用户但归类不同的情况。

3.根据权利要求1所述的一种结合用户日用电量曲线的典型用电行业负荷特性分类与综合方法，其特性在于，所述步骤1-1)中，对数据进行预处理包括：

计算各曲线中各采样时刻点的变化率并与预设阈值比较，若超出阈值范围则视为异常数据；对异常数据进行进行修正，是首先判断负荷曲线的数据缺失量和异常量是否小于10％，若是，则先将异常量置为0即置为缺失量，再以一元三点抛物线插值算法对缺失量进行插值拟合，否则直接删除该条曲线；

进行标幺化处理包括：取用户的日用电量最大值w_kmax为基准值，根据公式一对原始数据样本进行标幺化处理，其中w_ki为经异常数据处理后的日用电量数据，w'_ki为经标幺化后的日用电量数据；

w'_ki＝w_ki/w_kmax

公式一

得到归一化的用户日用电量标幺值矩阵W'_k＝[w'_k1,w'_k2,…,w'_ki,…,w'_km]∈R^1×m和变电站下属典型用户的日用电量标幺值矩阵W'＝[W'₁,W'₂,...,W'_k,...,W'_N]^T∈R^N×m；其中R为实数，m为每条日用电量曲线的数据点个数，N为所选典型用户的数量；

取用户的功率最大值p_kmax为基准值，根据公式一对原始数据样本进行标幺化处理，其中p_ki为经异常数据处理后的日用电量数据，p'_ki为经标幺化后的日用电量数据：

p'_ki＝p_ki/p_kmax

公式二

得到归一化的用户有功功率标幺值矩阵P_k＝[p'_k1,p'_k2,...,p'_ki,...,p'_km]∈R^1×m和变电站下属典型用户的有功功率标幺值矩阵P'＝[P'₁,P'₂,...,P'_k,...,P'_N]^T∈R^N×m。