[发明专利]一种基于集成聚类技术的10kV母线负荷特性分析方法

权利要求书

1.一种基于集成聚类技术的10kV母线负荷特性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

(S1)通过电力信息采集系统，提取研究区域的全年历史负荷数据，并进行预处理；

(S2)利用聚类有效评价指标设置聚类数目；

(S3)运用集成聚类技术对全年历史负荷数据进行聚类，得到纵向聚类和横向聚类；

(S4)根据步骤(S2)、步骤(S3)，提取年时间尺度下的典型日负荷曲线；

(S5)通过分析典型日负荷曲线，预测日期、时刻的负荷取值范围。

2.根据权利要求1所述的一种基于集成聚类技术的10kV母线负荷特性分析方法，其特征在于，所述的步骤(S1)提取研究区域的全年历史负荷数据，为研究区域电网365天的历史负荷数据，采样周期为1小时，将历史负荷数据输出为24*365的负荷矩阵。

3.根据权利要求1所述的一种基于集成聚类技术的10kV母线负荷特性分析方法，其特征在于，所述的步骤(S1)预处理，通过格拉布斯准则对全年历史负荷数据进行异常数据剔除，即负荷点i的负荷值的残余误差V_i的绝对值|V_i|＝|x_i-x|≥g(n,a)*σ(x)，则将此负荷值从全年历史负荷数据从剔除，其中x_i为负荷点i的负荷值，x为此负荷值的平均值，n为采样次数，且n≥10，g(n,a)为全年历史负荷数据标准差的系数，σ(x)为全年历史负荷数据的标准差。

4.根据权利要求3所述的一种基于集成聚类技术的10kV母线负荷特性分析方法，其特征在于，所述的步骤(S2)利用聚类有效评价指标设置聚类数目，即对步骤(S1)预处理后的全年历史负荷数据进行归一化处理，得到m个负荷数据集x₁,x₂,…,x_m。

5.根据权利要求2和4所述的一种基于集成聚类技术的10kV母线负荷特性分析方法，其特征在于，所述的步骤(S3)，纵向聚类包括以下步骤：

(S31)对全年历史负荷数据进行归一化处理，得到m个负荷数据集X₁,X₂,…,X_m；

(S32)初次聚类：将负荷数据集的单个样本当做一个负荷簇，通过平均距离的层次聚类算法对负荷矩阵纵向数据进行初次分析，得到k个初始聚类中心曲线C₁,C₂,…,C_K；

(S33)二次聚类：将初始聚类中心曲线集C作为K-means算法的聚类中心，通过欧氏距离的K-means算法对纵向聚类进行二次聚类分析；

(S34)判断轮廓系数，确定聚类中心是否有效，即轮廓系数公式为：

其中，S_(i)为轮廓系数且介于[-1,1]，a_i为负荷点i同一负荷簇内其他点的不相似程度的平均值，b_i为负荷点i到其他负荷簇的平均不相似程度的最小值。

6.根据权利要求5所述的一种基于集成聚类技术的10kV母线负荷特性分析方法，其特征在于，所述的步骤(S3)，横向聚类步骤与纵向聚类步骤相同，得到横向聚类的轮廓系数，其中横向聚类是小时负荷。

7.根据权利要求6所述的一种基于集成聚类技术的10kV母线负荷特性分析方法，其特征在于，所述的横向聚类最大值记为P_imax，最小值记为P_imin；纵向聚类最大值记为P_jmax，最小值记为P_jmin；某时刻的聚类最大值区间为最小值区间为[P_imin,P_imin]。

8.根据权利要求1所述的一种基于集成聚类技术的10kV母线负荷特性分析方法，其特征在于，所述的步骤(S4)中的年时间尺度下的典型日负荷曲线为负荷聚类中心日负荷曲线。

9.根据权利要求1所述的一种基于集成聚类技术的10kV母线负荷特性分析方法，其特征在于，所述的步骤(S5)，包括以下步骤：

(S51)通过对全年历史负荷数据的横向聚类，得到负荷最大值出现的时刻范围，并通过典型日负荷曲线，预测最大负荷出现的日期范围；

(S52)通过对全年历史负荷数据的纵向聚类，得到负荷最大值出现的日期范围，并通过典型日负荷曲线，预测最大负荷出现的时刻范围；

(S53)将预测得到的最大负荷的范围分布在某时刻段与负荷最大值的范围分布在某日期相结合。