[发明专利]基于特征提取的多指标面板数据的同调机组分群方法

权利要求书

1.一种基于特征提取的多指标面板数据的同调机组分群方法，包括：

步骤A：在故障条件下仿真得到机组从发生故障到故障切除后的3个指标：功角摇摆曲线、机端电压曲线、转子角速度，形成面板数据；将面板数据做正向化、归一化处理；在时间序列上提取N台机组在3个指标下的多个特征量：绝对值特征、波动特征、偏度特征和峰度特征以及趋势特征；

步骤B：基于提取的特征量，建立层次分析模型，利用熵权法计算3个指标权重及各指标下提取的特征值的权重，并计算N台机组间在3个指标下多个特征量的距离矩阵，最终得到计算N台机组的加权距离矩阵，利用Ward.D聚类法，实现同调机组的分群；

其特征在于，所述步骤B包括：

步骤B1：基于提取的特征量矩阵，建立层次分析模型；

特征量矩阵

为第i个机组的第k个指标下的特征量，AQF(F_i^k)、VF(F_i^k)、SCF(F_i^k)、KCF(F_i^k)、TF(F_i^k)分别为第i个机组的第k个指标在时间序列上的绝对量特征、波动特征、偏度特征、峰度特征、趋势特征；

步骤B2：利用熵权法计算第k个指标权重W^k＝[W¹,W²,…,W^p]及第k个指标下提取的第l个特征值的权重γ^k(l)

步骤B3：任意两台机组i和j在第k个指标的第l个特征量的距离为：按照此距离计算方法，计算出系统中机组在3个指标下的各特征量的距离，得到的每个距离矩阵的维数均为N×N；按照层次分析的方法，将各层的距离矩阵加权求和，得到最终的距离矩阵；各指标层距离矩阵求和，功角摇摆曲线的距离矩阵：Δδ＝γ¹(1)A₁+γ¹(2)V₁+γ¹(3)S₁+γ¹(4)K₁+γ¹(5)T₁，机端电压间的距离矩阵：ΔV＝γ²(1)A₂+γ²(2)V₂+γ²(3)S₂+γ²(4)K₂+γ²(5)T₂，转子角速度距离矩阵：ω＝γ³(1)A₃+γ³(2)V₃+γ³(3)S₃+γ³(4)K₃+γ³(5)T₃；将功角摇摆曲线、机端电压以及转子角速度距离矩阵加权求和得到最终的距离矩阵：D＝W¹×Δδ+W²×ΔV+W³×ω；

式中：表示第i个机组在第k个指标下第l个特征量，i＝1,2,…,N；k＝1,2,…,p；l＝1,2,…,5；A_k为第k个指标的绝对量距离矩阵；V_k为第k个指标的波动距离矩阵；S_k为第k个指标的偏度距离矩阵；K_k为第k个指标的峰度距离矩阵；T_k为第k个指标的趋势距离矩阵；

步骤B4：根据加权距离矩阵D，用Ward.D聚类方法进行聚类，得出聚类结果。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述功角摇摆曲线为X₁，X₁＝[Δδ_i(t)]，Δδ_i(t)＝δ_i(t)-δ_i(t₀)；所述机端电压曲线为X₂，X₂＝[ΔV_i(t)]，ΔV_i(t)＝V_i(t)-V_i(t₀)；所述转子角速度为X₃，X₃＝[ω_i(t)]；X₁、X₂、X₃形成面板数据X；

式中：i表示机组，i＝1,2,…,N，δ_i(t)为电压相角，Δδ_i(t)为电压相角变化量，t为故障后的时刻，t₀为故障初始发生时刻；V_i(t)为机端电压幅值的标么值，ΔV_i(t)为机端电压幅值的标么值变化量；ω_i(t)为发电机i的转子角速度；N为发电机台数。