[发明专利]一种基于负荷曲线距离和形状的负荷分类方法在审
| 申请号： | 201610810618.3 | 申请日： | 2016-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN106408008A | 公开（公告）日： | 2017-02-15 |
| 发明（设计）人： | 谢晓帆;李斌;陈巍;王磊;蓝师嘉;罗有国 | 申请（专利权）人： | 国网江西省电力公司赣州供电分公司;国家电网公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南昌新天下专利商标代理有限公司36115 | 代理人： | 余鹏飞 |
| 地址： | 341001 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种负荷分类的技术领域，具体涉及一种基于负荷曲线距离和形状的负荷分类方法；该方法包括以下步骤对用户负荷数据进行数据预处理，用K‑means聚类法对专变用户进行聚类，分别选不同的K，找出最佳聚类数目时各类的类中心；选取电网每周工作日的平均总负荷曲线为样本，用主成分分析法对样本计算各属性的权重；将K‑means聚类法得到的类中心作为初始类中心；用类均值更新类中心；重复步骤直至类中心不再变化，即可得到负荷分类。本发明从聚类数目的确定、初始类中心的选择、相似性度量以及迭代过程上作改进，形成一种基于负荷曲线距离和形状的负荷分类方法，该方法具有效率高、精准度高等特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 负荷 曲线 距离 形状 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于负荷曲线距离和形状的负荷分类方法，其特征在于：该方法实现步骤如下：S1：对用户负荷数据进行数据预处理，用K‑means聚类法对专变用户进行聚类，分别选不同的k，找出最佳聚类数目时各类的类中心；S2：选取电网每周工作日的平均总负荷曲线为样本，用主成分分析法对样本计算各属性的权重；S3：将K‑means聚类法得到的类中心作为初始类中心，分别计算每个样本，计算每个样本Xi到类中心的距离，若则直接将Xi归到距离最近的类中，否则计算Xi与arg(d1)、arg(d2)类中心的形状相似性Tij，将Xi归入曲线形状最相似的类中；S4：用类均值更新类中心；S5：重复步骤S3，直至类中心不再变化，即可得到负荷分类。
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