[发明专利]一种电-热综合能源系统拓扑分类方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种电-热综合能源系统拓扑分类方法，其特征在于，所述方法包括：

根据不同的电-热综合能源系统历史拓扑结构，对历史或仿真量测向量进行分类，根据分类类别结果，分别赋予对应的分类标签，形成支持向量机的训练样本；

将所述训练样本输入到预设的支持向量机模型中进行模型训练，训练得到基于支持向量机的分类模型；

将当前断面的量测向量输入到所述分类模型中，输出得到当前断面对应的系统拓扑结构分类标签，最终得到当前断面的系统拓扑分类结果。

2.根据权利要求1所述的一种电-热综合能源系统拓扑分类方法，其特征在于，所述对历史/仿真量测向量进行分类，根据不同的历史拓扑结构，

将具有相同历史拓扑结构的历史或仿真量测向量分为一类：量测向量包括：

式中：为历史/仿真量测向量中对应着第j种拓扑结构的第i个时间断面的量测向量，S_j(j＝1,2,…,n)代表该类别下的量测向量对应着第j种拓扑结构，Q为每个分类类别下量测向量的样本数，U_i为节点电压幅值，θ_i为节点电压相角，P_i为节点注入有功功率，Q_i为节点注入无功功率，P_ij为支路有功功率，Q_ij为支路无功功率；p_i为节点压强，m_ij为支路流量，m_qi为节点注入流量，T_si为节点供热温度，T_ri为节点回热温度，φ_i为节点注入热功率；

基于分类后的量测向量，分别赋予不同的分类类别标签形成支持向量机的训练样本输入：训练样本输出：

3.根据权利要求2所述的一种电-热综合能源系统拓扑分类方法，其特征在于，将训练样本输入和训练样本输出输入到支持向量机训练模型中，训练得到基于支持向量机的分类模型，具体包括：

将所述训练样本随机分为训练集与测试集，利用训练集样本数据对支持向量机分类模型进行训练，直至模型收敛，得到SVC分类模型；将测试集中的样本输入输入到所述SVC分类模型中，将模型输出的分类标签与测试集中的样本输出进行对比，判断所述SVC分类模型对测试集的分类准确率是否满足精度要求，若不满足精度要求，则重新进行支持向量机分类模型训练。

4.根据权利要求3所述的一种电-热综合能源系统拓扑分类方法，其特征在于，所述对支持向量机分类模型进行训练，直至模型收敛，得到SVC分类模型，具体包括：

采用一对一法将多类别分类问题分解为多个二分类问题，并设计对应数量的SVM进行训练；

采用多项式核函数作为SVM模型中的核函数；

采用交叉验证的方法寻找出最优的gamma函数参数设置值以及损失函数设置值。

5.根据权利要求4所述的一种电-热综合能源系统拓扑分类方法，其特征在于，在得到分类模型后，将电-热综合能源系统当前断面的量测向量z输入到支持向量机分类模型中，其中量测向量z＝[U；P；Q；P_b；Q_b；p；m；m_q；T_s；T_r；φ]，输出得到当前断面对应的系统拓扑结构分类标签n，最终得到当前断面的系统拓扑分类结果。

6.一种电-热综合能源系统拓扑分类装置，其特征在于，所述装置包括：

分离模块，用于根据不同的电-热综合能源系统历史拓扑结构，对历史或仿真量测向量进行分类，根据分类类别结果，分别赋予对应的分类标签，形成支持向量机的训练样本；

训练模块，用于将所述训练样本输入到预设的支持向量机模型中进行模型训练，训练得到基于支持向量机的分类模型；

处理模块，将当前断面的量测向量输入到所述分类模型中，输出得到当前断面对应的系统拓扑结构分类标签，最终得到当前断面的系统拓扑分类结果。

7.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至5任一项所述的方法。