[发明专利]一种基于用户用电负荷数据细分的聚类融合方法

权利要求书

1.一种基于用户用电负荷数据细分的聚类融合方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1采集某段时间内各指定时间点t的用户用电正向有功读数数据W_t和正向无功读数数据Var_t；

S2对采集的用户用电读数数据进行规范性校对：先删除采集的用户用电读数数据中的冗余数据，再查找用户用电读数数据中的缺失字段，选择作为分析对象的用户，对分析对象的用电读数数据进行修补缺失数据和剔除异常数据处理；

S3根据处理后的数据，计算各用户在各指定时间点t的用电负荷数据S_t，并形成以用户为行，指定时间点的用电负荷数据S_t为列的矩阵S[N][t]，其中，N表示用户数，t表示各指定的时间点；

S4对用户用电负荷数据S_t进行标准化处理，以提取负荷形态；

S5选择一种以上的通用聚类算法构造预处理聚类算法集，根据先验知识设定两组以上运行参数，计算各通用聚类算法在各组运行参数下的用户用电负荷数据细分结果从而得到用户用电负荷数据细分结果集合，集合中对应同一组运行参数和同一通用聚类算法的结果为一个聚类成员，每一个聚类成员中根据各组运行参数的设定情况不同分为若干个簇，每个簇为一个以该簇为列、用户为行的单列“0”、“1”矩阵，“1”表示某用户属于该簇，“0”表示某用户不属于该簇；

S6根据聚类成员构建共识矩阵，其元素为两两用户属于同一簇的概率；

S7随即选取m个用户作为典型用户，计算其对应的距离准则函数值，遍历所有典型用户组合，并选择对应最小距离准则函数值的典型用户组合，计算其它各个用户与这组典型用户中的各个用户属于同一簇的概率；

S8设定概率阀值，以对应最小距离准则函数值的典型用户组合为簇中心归集其他用户，得到最终的聚类结果。

2.根据权利要求1所述的基于用户用电负荷数据细分的聚类融合方法，其特征在于，上述步骤S2通过如下步骤实现：

S2-1删除采集的用户用电正向有功、正向无功读数数据W_t、Var_t中重复采集或重复记录的冗余数据；

S2-2查找用户用电正向有功、正向无功读数数据W_t、Var_t中的缺失字段，选择数据缺失量小于20%的用户作为分析对象，查找分析对象用电读数数据中的缺失字段，用平滑修正函数的计算结果替代，查找分析对象用电读数数据中不符合用电特性的异常数据，用平滑修正函数的计算结果替代；

平滑修正函数的表达式为：

Wt=Σk=1m1Wt-k+Σi=1m2Wt+im1+m2]]>

Vart=Σk=1m1Vart-k+Σi=1m2Vart+im1+m2]]>

m₁为向前采集的点数，m₂为向后采集的点数。