[发明专利]一种基于数据划分的电力负荷曲线层次聚类方法

摘要

本发明提供了一种基于数据划分的电力负荷曲线层次聚类方法，涉及电网领域，本发明基于聚类有效性评价函数DBI，针对电力负荷曲线数据，运用基于数据划分的层次聚类算法对其聚类，同时运用设置阈值的方式进一步减少聚类时间；本发明由于采用了将整体数据划分为若干子集再分别聚类的方法，将电力负荷曲线的聚类时间大幅度缩短，且多次实验表明，当以DBI指数评价聚类质量，基于数据划分的层次聚类算法总体上较传统层次聚类算法的聚类质量提高了约3％。

主权项

1.一种基于数据划分的电力负荷曲线层次聚类的方法，其特征在于包括下述步骤：步骤1：进行数据预处理假定每条负荷曲线有n个记录，先对原始负荷曲线做如下剔除处理：剔除存在负值记录的负荷曲线，剔除存在空值记录的负荷曲线，剔除n个记录中全部为0值的负荷曲线，经过三种剔除之后，剩余m条负荷曲线，计算每条负荷曲线到其他m‑1条曲线的距离，计算公式如下：其中，Dx表示第x条负荷曲线与其他m‑1条曲线的距离之和，fxj和fij分别表示第x条曲线和第i条曲线的第j个负荷记录，x,i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n，以所有m个距离值为输入数据，利用箱线图方法识别离群值；在箱线图中，用处于箱子上边缘和下边缘的曲线分别代替上边缘以上和下边缘以下的曲线，即获得离群值；步骤2：数据划分将m个负荷曲线集合划分为y种子集规模不同的集合群，按照子集的规模由小到大排序，依次为S1，S2，…Sl，…Sy；步骤3：对Sl中每个子集用Havg层次聚类算法聚类，其中，l＝1,…,y；将每个子集分别聚为2‑8类，选择戴维森堡丁指数(Davies‑Bouldin Index，DBI)最小的聚类结果作为该子集的聚类结果；步骤4：求每个子集聚类中心的并集，并对该并集运用Havg算法进行聚类；步骤5：运用聚类效果评价函数DBI对步骤4的聚类效果进行评价，当DBI的值达到阈值α时，进入步骤6；若未达到该阈值，则重复步骤3，同时步骤3中的l加1，直至DBI的值达到阈值；当l＝y，则将步骤2所得到的所有划分中DBI值最小的聚类结果作为步骤5的最终聚类结果，同时进入步骤6；取DBI指数的最低值为γ，阈值α的取值范围为2γ>α>γ；步骤6：合并步骤5得到的聚类结果中聚类中心距离小于阈值β的簇，以各聚类中心之间的距离作为箱线图的绘制数据绘制箱线图，β为箱线图的下边缘处的值，聚类中心的计算方式如下所示：式(2)中，Cw为第w个簇的聚类中心，V表示该簇所包含的曲线数量，Xi为第w个簇中的第i条负荷曲线；至此，得到了与步骤5不同的新的聚类结果；步骤7：将步骤5和步骤6得到的聚类结果的DBI值进行比较，DBI值小的聚类结果作为最终的聚类结果。