[发明专利]基于数据聚类拟合分析的台区相序识别方法

权利要求书

1.一种基于数据聚类拟合分析的台区户-相-变识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取台区96点三相总表电压与相同时刻的台区各个单相户表的单相电压；

(2)对所述三相总表电压和台区各个单相户表的单相电压进行归一化处理；

(3)把归一化后的每一个用户的单相电压分别作为一个点；将归一化后的台区总表电压的三相电压作为三个参考中心点；

(4)计算与所述三个参考中心点同一时间序列下的点分别与这三个参考中心点的欧氏距离；

(5)使用K-Means聚类算法将单相户表的单相电压数据所有点分组为对应三个相序的三个簇，并得到新的三个聚合点；

(6)计算各个聚合点与三个参考中心点的欧氏距离，将欧氏距离值最小的那个中心参考点的相序作为聚合点的相序以及聚合点对应簇内的点的相序。

2.根据权利要求1所述的基于数据聚类拟合分析的台区相序识别方法，其特征在于，还包括如下步骤校核方法：

(7)获取三个簇的96点电压数据，对每一簇数据的单相户表的单相96点电压数据与三相总表96点该相序的电压数据采用二项式方程拟合曲线方法，进行多项式拟合；按照偏差平方和最小算法进行依次判断，得出二项式方程拟合曲线系数；

对比三相总表96点电压数据二项式方程拟合曲线系数与各个单相户表数据每个户表96点数据的二项式拟合曲线系数，比对最小相系数；

如果用户的系数最小相的相序与步骤(6)中分簇获得的相序一致，则将该相序作为该用户的相序；如果不一致，则返回步骤(1)重新计算该用户的相序。

3.根据权利要求2所述的基于数据聚类拟合分析的台区相序识别方法，其特征在于，得出二项式方程拟合曲线系数包括：

7.1单个用户的单相96点电压数据x_i进行拟合，获得拟合曲线的拟合多项式为：

其中k为拟合阶次，a₀，a₁，....a_k为二项式方程的拟合系数；

7.2三相总表各相电压点y_i到拟合曲线的距离之和，即偏差平方和为：

7.3选择偏差平方和σ_x,y²最小的一条拟合曲线，作为该项的多项式拟合曲线。

4.根据权利要求1或2所述的基于数据聚类拟合分析的台区相序识别方法，其特征在于，步骤(5)中使用K-Means聚类算法将所有点分组为对应三个相序的三个簇包括：进行多次循序迭代移动聚合点直至聚合点不再根据变换观测点的距离变化而变化且循序迭代次数N≥5。

5.根据权利要求1或2所述的基于数据聚类拟合分析的台区户-相-变识别方法，其特征在于，步骤(1)中获取台区96点三相总表电压与相同时刻的台区各个单相户表的单相电压为通过台区安装的物联管理终端获得。