[发明专利]一种基于大数据的配网负荷特征提取方法

权利要求书

1.一种基于大数据的配网负荷特征提取方法，其特征在于，包括：

S1.采集每日配电网负荷原始数据；

S2.对所采集的每日配电网负荷原始数据进行预处理；

S3.对预处理后的配电网负荷原始数据进行分组，形成数据片段；

S4.使用min-max标准化法对片段数据归一化处理；

S5.通过卷积的方式，对归一化后的片段数据进行处理；

S6.采用K-mean算法对片段数据进行聚类。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的配网负荷特征提取方法，其特征在于，所述每日配电网负荷原始数据包括每小时配电网负荷原始数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的配网负荷特征提取方法，其特征在于，步骤S2中，所述所采集的配电网负荷原始数据进行预处理方法，包括：

标记畸点数据；

删除标记的畸点数据，并将该点视为空缺数据；

采用插值法补齐空缺数据；

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的配网负荷特征提取方法，其特征在于，标记畸点数据方法，包括：

选择一个配电网负荷原始数据的前后共8个点的数据T(a_i)；

计算8个点数据的算术平均值T(A)，并选择最大值max T(a_i)与最小值minT(a_i)；

根据下列公式判断所选取的一个配电网负荷原始数据是否为畸点数据：

max T(a_i)+(max T(a_i)-T(A))×4 (1)

min T(a_i)-(minT(a_i)-T(A))×4 (2)

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的配网负荷特征提取方法，其特征在于，当所述算术平均值T(A)大于式(1)或小于式(2)时，该点数据均不属于畸点数据，当所述算术平均值T(A)在式(1)与式(2)数值范围之间时，该点数据属于畸点数据。

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的配网负荷特征提取方法，其特征在于，将步骤S3中，将预处理后的配电网负荷原始数据根据时间片段分为三大组别，第一组别代表前一日23时～8时的配电网原始负荷数据；第二组别代表7～16时的配电网原始负荷数据；第三组别代表15时～次日0时的配电网原始负荷数据。

7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的配网负荷特征提取方法，其特征在于，步骤S4中，所述min-max标准化采用下列转换函数对分组后的配电网负荷原始数据进行归一化处理：

式中，X为经预处理后的值，X_i为一组数据中第i个值，min(X_i)为一组数据中的最小值，max(X_i)为一组数据中的最大值，其中i取1、2、3、…、n。

8.根据权利要求1所述一种基于大数据的配网负荷特征提取方法，其特征在于，步骤S5中，通过卷积的方式，可将归一化后的10维配电网负荷原始数据降为4维数据。

9.根据权利要求1所述一种基于大数据的配网负荷特征提取方法，其特征在于，步骤S6中，经过K-mean算法对片段数据进行聚类后，可获得20个典型片段特征曲线。