[发明专利]一种基于聚类算法的电力用户负荷测算方法在审

专利信息
申请号: 201810271935.1 申请日: 2018-03-29
公开(公告)号: CN108492043A 公开(公告)日: 2018-09-04
发明(设计)人: 苏杭丽 申请(专利权)人: 南京财经大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/06;H02J3/00
代理公司: 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 代理人: 谈杰
地址: 210023 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于聚类算法的电力用户负荷测算方法,属于电力系统测量技术领域。所述方法包括以下步骤:收集用户历史用电数据;通过数据预处理技术将历史数据转变为格式化的机器学习样本库;应用聚类算法训练电力用户聚类模型,并测试聚类效果;根据聚类结果确定类典型用户,作为实时测量装置安装点;将典型用户的用电负荷数据实时读取,估算类用户用电总量和全体用户用电量。本发明以历史数据为基础,应用聚类算法,兼顾负荷测量速度与精度,给出了具有相似用电行为用户的用电负荷快速测量方法,降低了测量装置的安装费用,为电力系统调控提供参考信息。
搜索关键词: 聚类算法 电力用户 典型用户 负荷测算 历史数据 用电负荷 电力系统测量 实时测量装置 格式化 数据预处理 用户用电量 参考信息 测量装置 电力系统 负荷测量 机器学习 聚类结果 聚类模型 快速测量 实时读取 用电数据 用电行为 用户历史 用户用电 安装点 样本库 聚类 应用 估算 测试 调控
【主权项】:
1.一种基于聚类算法的电力用户负荷测算方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤A、收集用户历史用电数据,包括用电量和日负荷曲线;步骤B、通过数据预处理方法将用户历史用电数据转变为格式化的机器学习样本库;步骤C、应用聚类算法训练电力用户聚类模型,并测试聚类效果;步骤D、根据聚类结果确定类典型用户,作为实时采集测量装置安装点;步骤E、将典型用户的用电负荷数据实时读取,估算类用户用电总量和全体用户用电量。
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