[发明专利]遥测电力负荷特性的分类和预测方法

权利要求书

1.一种遥测电力负荷特性的分类和预测方法，其特征在于，包括：

收集步骤，其收集遥测数据；

数据的前处理步骤，其包含从上述遥测数据抽取分层样本，并从样 本数据中对错误和异常值进行清除处理的过程；

正规化步骤，其对上述前处理后的数据按要分析的规定的期间单位 来构成矢量，并以使遥测值分布于特定范围内的方式进行正规化作业；

群集化步骤，其对上述正规化后的数据进行群集化而生成代表负荷 特性；

分类步骤，其基于计测设备的属性信息来进行分类；

预测步骤，其基于未计测设备的属性来分配群集，并对未计测设备 的负荷特性进行预测。

2.根据权利要求1所述的遥测电力负荷特性的分类和预测方法， 其特征在于，上述群集化步骤中通过再现性评价方法来进行群集分析处 理，该评价方法中将正规化数据分割为训练数据和试验数据，在输入作 为群集的个数的k值后，适用群集化模型来生成交叉分类表，从而确定 最佳的k值。

3.根据权利要求1所述的遥测电力负荷特性的分类和预测方法， 其特征在于，上述分类步骤包括：使用群集化结果和计测设备信息来进 行决策树结构的分类。

4.根据权利要求3所述的遥测电力负荷特性的分类和预测方法， 其特征在于，对上述计测设备的属性而言，在远程查表数据的情况下， 作为用户特性信息，包括契约种类、契约电力、电气使用的用途、产业 分类、供电方式、地域区分、月查表量，在变压器的无线负荷监视数据 的情况下，作为变压器特性信息，包括容量、电灯收容户数、动力收容 户数、负荷地域特性和从该变压器供给的用户的契约种类、契约电力、 电气使用的用途、高压/低压的区分以及月使用量。

5.根据权利要求1所述的遥测电力负荷特性的分类和预测方法， 其特征在于，上述未计测设备的负荷特性的预测，以与群集化结果和计 测设备的属性相同的方式，将未计测设备的属性按照作为分类模型的结 果的决策树分配群集，并将所分配的群集的正规化后的代表负荷特性复 原为本来的负荷量来预测未计测设备的负荷特性。