一种负荷形态获取方法和系统的利记博彩app
【技术领域】
[0001] 本发明涉及数据处理领域，特别是涉及一种负荷形态获取方法和系统。
【背景技术】
[0002] 负荷形态分析主要是根据用户的用电负荷特点，对大量用户的用电负荷曲线进行 分类，并提取出不同类别的用户具有代表性的典型负荷曲线。在研宄中，通常采用聚类的方 法对用户的用电负荷曲线进行分类判别。
[0003] 但是目前，在进行负荷形态分析时，对用户负荷类别的确定基本还是处于利用经 验判断聚类类别数目，造成得到的负荷分类（聚类）结果应用性较差，提取的负荷形态准确 性较低。
【发明内容】
[0004] 有鉴于此，本发明实施例提供一种负荷形态获取方法和系统，以解决现有技术中 利用经验判断聚类类别数目来对用户负荷类别进行确定，造成负荷分类结果的应用性较 差，提取的负荷形态精确性较低的问题。
[0005] 为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
[0006] -种负荷形态提取方法，包括：
[0007] 获取用电负荷曲线，确定所有可能聚类类别数；
[0008] 将每个所述可能聚类类别数分别作为模糊C-均值聚类算法的聚类类别数，对所 述用电负荷曲线进行模糊聚类，分别得到一个聚类结果；
[0009] 利用预定的有效性指标对所有得到的聚类结果进行评估，得到最佳聚类结果，根 据所述最佳聚类结果得到所述用电负荷曲线的所有负荷形态。
[0010] 其中，所述获取用电负荷曲线包括：
[0011] 获取用户预定天数的用电负荷信息；
[0012] 计算所述用电负荷信息在所述预定天数内的平均值，得到所述用户的平均用电负 荷f目息；
[0013] 根据所述用户的平均用电负荷信息得到所述用户的用电负荷曲线。
[0014] 其中，所述用电负荷曲线为经过归一化处理的用电负荷曲线。
[0015] 其中，所述获取用电负荷曲线后还包括：
[0016] 判断所述用电负荷曲线是否存在聚类趋势；
[0017] 若存在，则确定所述存在聚类趋势的用电负荷曲线的所有可能聚类类别数。
[0018] 其中，所述对所述用电负荷曲线进行聚类处理包括：
[0019] 设定迭代次数k数值为0 ;
[0020] 通过隶属度计算公式得到模糊划分矩阵u(k)，
[0021] 其中，隶属度计算公式为：
【主权项】
1. 一种负荷形态提取方法，其特征在于，包括： 获取用电负荷曲线，确定所有可能聚类类别数； 将每个所述可能聚类类别数分别作为模糊C-均值聚类算法的聚类类别数，对所述用 电负荷曲线进行模糊聚类，分别得到一个聚类结果； 利用预定的有效性指标对所有得到的聚类结果进行评估，得到最佳聚类结果，根据所 述最佳聚类结果得到所述用电负荷曲线的所有负荷形态。
2. 根据权利要求1所述的负荷形态获取方法，其特征在于，所述获取用电负荷曲线包 括： 获取用户预定天数的用电负荷信息； 计算所述用电负荷信息在所述预定天数内的平均值，得到所述用户的平均用电负荷信 息； 根据所述用户的平均用电负荷信息得到所述用户的用电负荷曲线。
3. 根据权利要求1所述的负荷形态获取方法，其特征在于，所述用电负荷曲线为经过 归一化处理的用电负荷曲线。
4. 根据权利要求1所述的负荷形态获取方法，其特征在于，所述获取用电负荷曲线后 还包括： 判断所述用电负荷曲线是否存在聚类趋势； 若存在，则确定所述存在聚类趋势的用电负荷曲线的所有可能聚类类别数。
5. 根据权利要求1所述的负荷形态获取方法，其特征在于，所述对所述用电负荷曲线 进行聚类处理包括： 设定迭代次数k数值为0; 通过隶属度计算公式得到模糊划分矩阵U(k)， 其中，隶属度计算公式为：
通过聚类中心计算公式得到聚类中心矩阵V(k)， 其中，聚类中心计筧公式为：
其中，Ij= {(i，j) |x』=vi，1 彡i彡c};心=||x』、|| ; 其中，n为用电负荷曲线的数目；m为模糊指数；c为聚类类别数;为第j条用电负荷 曲线属于第i类的隶属度值；Vi为第i类聚类中心，h为第j条用电负荷曲线，为第j条 用电负荷曲线到第i个聚类中心的距离； 将迭代次数k赋值为k+1，计算U(k)和V(k)，直至||V^-V0^ ||彡e，k彡1，根据#和V(k)对获取的用电负荷曲线进行分类；其中，e为预设的允许误差。
6. 根据权利要求1所述的负荷形态获取方法，其特征在于，所述有效性指标为：划分系 数PC、划分熵PE或改进的划分系数MPC。
7. 根据权利要求1所述的负荷形态获取方法，其特征在于，所述根据所述最佳聚类结 果得到所述负荷曲线的所有负荷形态包括： 确定所述最佳聚类结果中每个聚类类别内包含的用电负荷曲线； 根据所述每个聚类类别内所有用电负荷曲线的曲线特点，分别提取到一条类别典型负 荷曲线； 判断所述类别典型负荷曲线的负荷形态，将所述负荷形态作为所述聚类类别相对应的 聚类类别的负荷形态。
8. -种负荷形态分析系统，其特征在于，包括：获取模块、聚类模块和评估模块；其中， 所述获取模块，用于获取用电负荷曲线，确定所有可能聚类类别数； 所述聚类模块，用于将每个所述可能聚类类别数分别作为模糊C-均值聚类算法的聚 类类别数，对所述用电负荷曲线进行模糊聚类，分别得到一个聚类结果； 所述评估模块，用于利用预定的有效性指标对所有得到的聚类结果进行评估，得到最 佳聚类结果，根据所述最佳聚类结果得到所述用电负荷曲线的所有负荷形态。
9. 根据权利要求8所述的负荷形态分析系统，其特征在于，所述获取模块包括：数据获 取单元、数据计算单元和曲线获取单元；其中， 所述数据获取单元，用于获取用户预定天数的用电负荷信息； 所述数据计算单元，用于计算所述用电负荷信息在所述预定天数内的平均值，得到所 述用户的平均负荷用电信息； 所述曲线获取单元，用于根据所述用户的平均用电信息得到所述用户的用电负荷曲 线。
10. 根据权利要求8所述的负荷形态分析系统，其特征在于，所述聚类模块包括：计数 单元、模糊划分矩阵计算单元、聚类中心矩阵计算单元和判断单元；其中， 所述计数单元，用于设定迭代次数k数值为0,和将迭代次数k赋值为k+1 ; 所述模糊划分矩阵单元，用于通过隶属度计算公式得到模糊划分矩阵U(k)， 其中，隶属度计算公式为：
所述聚类中心矩阵计算单元，用于通过聚类中心计算公式得到聚类中心矩阵v(k)， 其中，聚类中心计算公式为：
其中，Ij= {(i，j)|xj=Vi，1 彡i彡c};心=||Xj-Vi|| ; 其中，n为用电负荷曲线的数目；m为模糊指数；c为聚类类别数;为第j条用电负荷 曲线属于第i类的隶属度值；Vi为第i类聚类中心，h为第j条用电负荷曲线，为第j条 用电负荷曲线到第i个聚类中心的距离； 所述判断单元，用于判断1以&)，(1^||彡e，k彡1是否成立，若成立，则根据U(k)*V(k)对获取的用电负荷曲线进行分类；其中，e为预设的允许误差。
【专利摘要】本发明实施例提供一种负荷形态提取方法和系统，其中，方法包括：获取用电负荷曲线，确定所有可能聚类类别数；将每个所述可能聚类类别数分别作为模糊C-均值聚类算法的聚类类别数，对所述用电负荷曲线进行模糊聚类，分别得到一个聚类结果；利用预定的有效性指标对所有得到的聚类结果进行评估，得到最佳聚类结果，根据所述最佳聚类结果得到所述用电负荷曲线的所有负荷形态。提高了用电负荷曲线聚类结果的应用性和提取的负荷形态准确性。
【IPC分类】G06F17-30
【公开号】CN104809255
【申请号】CN201510263108
【发明人】徐晓影, 王硕, 李宏杰, 楼俏
【申请人】国家电网公司, 国网浙江杭州市萧山区供电公司, 国网浙江省电力公司杭州供电公司
【公开日】2015年7月29日
【申请日】2015年5月21日