[发明专利]一种基于k-shape聚类的典型负荷曲线获取方法在审
| 申请号： | 201910774924.X | 申请日： | 2019-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN110503145A | 公开（公告）日： | 2019-11-26 |
| 发明（设计）人： | 陈建福;曹安瑛;李建标;甘德树;裴星宇;唐捷;刘嘉宁;刘仁亮;陈勇;陈海涵;游雪峰;王大鹏;凌华明;顾博川;杨昆;唐小川;钱兴博;温柏坚;蔡徽;萧展辉;裴求根;江疆;黄明磊;黄剑文;彭泽武;魏理豪;谢瀚阳;黄晓英;宋伟杰 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司珠海供电局 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 44102 广州粤高专利商标代理有限公司 | 代理人： | 刘瑶云<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 510600 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于k‑shape聚类的用户典型负荷曲线获取方法，属于电力系统需求侧响应领域。该方法包括：负荷曲线归一化、定义负荷曲线相似度、初始化聚类中心、负荷曲线归类、更新聚类中心、分类收敛。本方法基于k‑means聚类改良，用余弦距离代替欧氏距离作为衡量不同负荷曲线之间相似度的标准，能更好地分辨出负荷曲线的形状特点而不受到幅度波动的影响，有助于提取用户典型的负荷特征。此外，相较传统的聚类方法用同类型样本的算术平均作为聚类中心的做法，本方法通过求解一个最大化瑞利熵模型获得聚类中心，使得中心与同类型样本的总相似度最大，更能反映负荷曲线的典型特征，有助于对用户负荷进行准确分析。 | ||
| 搜索关键词： | 负荷曲线 聚类中心 聚类 相似度 样本 典型负荷 典型特征 电力系统 幅度波动 负荷特征 欧氏距离 曲线获取 算术平均 形状特点 用户负荷 余弦距离 总相似度 初始化 传统的 归一化 最大化 熵模型 归类 求解 瑞利 分辨 收敛 改良 分类 衡量 响应 更新 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于k-shape聚类的典型负荷曲线获取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/nS1：用户负荷数据预处理，包括以下步骤：/nS1-1：负荷序列向量化；/nS1-2：负荷向量归一化；/nS2：定义两条负荷曲线之间的余弦相似度；/nS3：聚类中心初始化；/nS4：负荷曲线归类；/nS5：计算新的聚类中心；/nS6：迭代收敛。/n
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