[发明专利]一种基于改进层次聚类算法的变电站聚类方法

说明书

本申请提供一种基于改进层次聚类算法的变电站聚类方法，所述方法将每个变电站定义为单个集合，计算所述集合的标准化基尼系数，将所述标准化基尼系数和设定的阈值比较，若所述标准化基尼系数大于所述阈值，则利用包含不公平指标的单链接聚类算法计算集合之间的距离度量，若所述标准化基尼系数小于或等于所述阈值，则利用单链接聚类算法计算集合之间的距离度量，直到所有集合的总个数小于或者等于终止值，算法结束，输出聚类结果。本申请提供了一种基于改进层次聚类算法的变电站聚类方法，通过所述方法对变电站聚类可提高聚类结果的准确度，并且通过设置基尼系数阈值，对每个大类所包含的变电站个数具有引导作用，提高结果的准确度。

技术领域

本申请涉及电力系统领域，尤其涉及一种基于改进层次聚类算法的变电站聚类方法。

背景技术

电力系统的安全稳定运行对于国民经济发展和人民正常生活非常重要。电力系统数字仿真是电力系统规划、运行以及研究不可或缺的工具。负荷模型对电力系统动态稳定性分析结果具有重要影响，建立符合实际的负荷模型非常必要。然而，电力负荷具有复杂性、时变性以及分布性等特征，使得使得负荷模型的建立非常困难。

现有技术中，常用的建模方法为统计综合法。利用统计综合法氟负荷模型进行建模无需进行现场实测和试验，物理模型清晰，概念明确，适用性较强。统计综合法的一般做法是对待建模节点下属的网络，负荷构成进行数据收集，然后在经过负荷分类、综合等工作，最后得到该节点的负荷模型及参数。

但是，利用统计综合法建立的负荷模型只对特定的负荷节点有一定的描述能力，在聚类过程中易出现层次树状图倾斜的问题，使得聚类结果的准确性得不到保证。

发明内容

本申请提供了一种基于改进层次聚类算法的变电站聚类方法，以解决聚类结果的准确性得不到保证的问题。

本申请提供一种基于改进层次聚类算法的变电站聚类方法，其特征在于，包括以下步骤，

步骤1：将每个变电站定义为单个集合，根据欧式距离公式计算所述集合之间的欧式距离；

步骤2：根据标准化基尼系数计算公式，计算所述集合的标准化基尼系数；

步骤3：设置阈值，判断所述标准化基尼系数是否大于所述阈值；

步骤4：若所述标准化基尼系数大于所述阈值，则利用包含不公平指标的单链接聚类算法计算所述集合之间的距离度量；若所述标准化基尼系数小于或等于所述阈值，则利用单链接聚类算法计算所述集合之间的距离度量；

步骤5：将计算得到所述距离度量最近的两个集合合并，得到新集合；

步骤6：设定终止值，判断所有集合的总数量是否小于或等于终止值；

步骤7：若所述所有集合的总数量大于所述终止值，则回到步骤2；若所述所有集合的总数量小于或等于所述终止值，则算法结束，输出所述所有集合。

可选的，所述欧式距离为：

其中，dist(x₁,x₂)为变电站x₁和变电站x₂之间的欧式距离,a_i代表变电站x₁中包含的所有类型的行业占比，b_i代表变电站x₂中包含的所有类型的行业占比。

可选的，所述标准化基尼系数为：

其中，C^(k)表示参加第k次聚类的集合，n表示参加本次聚类集合数目，c_i代表第i个集合所包含的变电站数量。

可选的，若所述标准化基尼系数大于所述阈值，所述距离度量为：