[发明专利]基于波形相似性分析的功率数据组合插值方法及系统

权利要求书

1.基于波形相似性分析的功率数据组合插值方法，其特征在于，包括如下步骤：

分别使用不同的插值方法对获取的有功功率数据进行插值，并初始化各个插值结果的权重，获得初始组合插值结果；

基于动态时间规整算法计算插值前后用户有功功率序列的相似度；

采用粒子群对权重进行优化，求取插值前后用户平均有功功率序列相似度最高时对应的权重值，获得最优的插值结果。

2.如权利要求1所述的基于波形相似性分析的功率数据组合插值方法，其特征在于：插值方法包括线性插值、三次样条插值、拉格朗日插值中的至少两种。

3.如权利要求1所述的基于波形相似性分析的功率数据组合插值方法，其特征在于：初始化各个插值结果的权重的方法为随机选取权重值，各个插值结果对应的权重和为1，每个权重的数值为0至1之间的随机数。

4.如权利要求1所述的基于波形相似性分析的功率数据组合插值方法，其特征在于：基于动态时间规整算法计算插值前后用户平均有功功率序列的相似度，具体方法包括：

计算插值前有功功率序列P_i，0和插值后的有功功率序列P_j各点之间的欧氏距离，将得到的结果作为元素构建欧氏距离矩阵；

根据构建的欧氏距离矩阵M，计算累计距离构建累计距离矩阵M_c；

根据累计距离矩阵M_c的元素值计算时间序列的DTW距离，距离越小，插值前有功功率序列P_i，0和插值后的有功功率序列P_j相似度越高。

5.如权利要求1所述的基于波形相似性分析的功率数据组合插值方法，其特征在于：

采用粒子群对权重进行优化的方法，步骤包括：

在三维搜索空间内随机生成粒子群算法初始种群，每个粒子位置为不同插值结果对应的权重；

设定粒子群的适应值为时间序列P_i0和P_i的DTW距离，以适应度函数最小为目标；

迭代更新粒子的位置，判断是否满足终止条件，如果满足，输出当前的最优粒子位置和其对应的适应度函数值；

如果不满足终止条件，更新粒子的位置和速度；

计算粒子的适应度值，并将适应度值小于个体极值、全局最优值的粒子更新作为个体经验、群体经验；直到得到满足终止条件，寻优结束，输出群体经验中的粒子位置为最终权重。

6.如权利要求5所述的基于波形相似性分析的功率数据组合插值方法，其特征在于：终止条件为满足收敛条件：设定次数的迭代求得的适应度值差值小于设定的阈值；

或，终止条件为达到了设定的最大迭代步数。

7.如权利要求5所述的基于波形相似性分析的功率数据组合插值方法，其特征在于：个体经验是每个粒子单独搜寻的最优解的位置；群体经验是粒子群中的个体最优解的位置。

8.基于波形相似性分析的功率数据组合插值系统，其特征在于，包括：

插值模块：被配置为分别使用不同的插值方法对获取的有功功率数据进行插值，并初始化各个插值结果的权重，获得初始组合插值结果；

相似度分析模块：被配置为基于动态时间规整算法计算插值前后用户有功功率序列的相似度；

优化模块：被配置为采用粒子群对权重进行优化，求取插值前后用户平均有功功率序列相似度最高时对应的权重值，获得最优的插值结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-7任一项方法所述的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-7任一项方法所述的步骤。