[发明专利]一种基于聚类统计模型的智能电表集中器选址方法

说明书

本发明公开了一种基于聚类统计模型的智能电表集中器选址方法，包括基于DBSCAN聚类算法构建聚类统计模型；采用构建的聚类统计模型进行聚类分析得到类簇的分类结果；根据聚类分析得到的类簇，对每个类簇进行凸包生成，求得每个类簇的凸包，并求取每个凸包的几何中心点；根据杆塔数据集和凸包的几何中心点，搜寻距离几何中心点最近的杆塔，作为集中器的初步选址结果；通过检验各类簇中的电表是否在所选杆塔的覆盖范围内，从而确定最终的集中器选址位置。本发明有效解决了集中器安装数量和安装位置的选取问题，为设计及施工人员进行最终的选址提供了有效的参考，具有较强的实践指导意义。

技术领域

本发明涉及GIS和智能配用电网系统，特别是涉及一种基于聚类统计模型的智能电表集中器选址方法。

背景技术

现有的配用电网GIS系统，虽然已将配用电网系统与传统的GIS模块进行了一定的融合，但GIS强大的空间分析功能仍未得到充分的利用。

基于此，在探索GIS在配用电网系统中的应用时发现，根据现场环境，一般集中器选择安装在网络中心区域，然而在现实过程中，大范围区域内，如何在确保通信效果的前提下使得每个集中器接入尽可能多的电表，如何在确保完整覆盖电表的前提下安装尽量少的集中器，如何确定每片区域的中心位置进行集中器的安装等问题仍难得到高效的解决。

发明内容

发明目的：本发明要解决的技术问题是，针对智能电表的安装位置区域，如何确定该区域内集中器的安装数量和安装位置。为解决该技术问题，本发明提供了一种基于聚类统计模型的智能电表集中器选址方法。

技术方案：本发明提供了一种基于聚类统计模型的智能电表集中器选址方法，包括以下步骤：

(1)基于DBSCAN聚类算法构建聚类统计模型；

(2)聚类统计分析，采用构建的聚类统计模型进行聚类分析得到类簇的分类结果；

(3)凸包生成，根据上述聚类统计分析得到的类簇，对每个类簇进行凸包生成，求得每个类簇的凸包；

(4)集中器位置选择，求取每个凸包的几何中心点，根据杆塔数据集和凸包的几何中心点，搜寻距离几何中心点最近的杆塔，作为集中器的初步选址结果；

(5)选址结果校验，通过检验各类簇中的电表是否在所选杆塔的覆盖范围内，从而确定最终的集中器选址位置。

进一步的，所述步骤(1)具体为：基于DBSCAN聚类算法，在类簇个数不确定的前提下，通过增加约束参数，完成聚类统计模型的构建，构建后的模型包含以下参数：电表数据集A、可达半径eps、最大包含点数maxPts和最大类簇半径maxEps，可达半径用于进行电表间可达性分析、最大包含点数用于限制集中器的覆盖电表个数、最大类簇半径用于限制集中器的覆盖距离。

该步骤通过参数的设置，构建合理的聚类统计模型，将选址问题转化为分类问题。

进一步的，所述步骤(2)具体为：基于构建的聚类统计模型进行分析，具体为：

(21)初始化变量i和j，转入步骤(22)；

(22)设n为电表数据集A中电表个数，选取电表数据集A中的第i个电表a_i作为初始聚类点，即第一个类簇的初始中心，转入步骤(23)；

(23)判断a_i是否标记，若已标记，执行步骤(24)，否则执行步骤(26)；

(24)i＝i+1，转入步骤(25)；

(25)判断i是否小于n，若是，执行步骤(22)；否则，执行步骤(29)；

(26)j＝j+1，创建a_i类簇C_j，转入步骤(27)；