[发明专利]一种专变用户日电力负荷特征的分析方法及装置

权利要求书

1.一种专变用户日电力负荷特征的分析方法，其特征在于，包括：

对专变用户日电力负荷异常数据进行消缺和修正；

对消缺和修正后的专变用户日电力负荷数据进行处理，获得专变用户日典型电力负荷序列；

基于改进的核模糊聚类算法对专变用户日典型电力负荷序列进行负荷特征模式分类，并基于聚类有效性评价指标自动确定模糊聚类的最佳聚类数，获取专变用户日电力负荷数据特征的典型模式。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对专变用户日电力负荷异常数据进行消缺和修正的步骤之前，还包括：

对专变用户日电力负荷异常数据的序列集进行纵向和横向异常数据判定；所述序列集纵向判定的依据为，

上式中，x_n,i为某专变用户负荷异常数据的序列集中第n天第i点的数据，

由于专变用户负荷采集间隔为15min，则一天采集96个点，i＝1,2,…,96；

上式用于计算所述序列集的纵向方差；

根据上式进行异常数据的判定，ε为预设阈值，取1.0～1.2，如果满足上式，则判定为纵向异常数据；

所述序列集横向判定的依据为，

上式用于计算序列集的横向平均值，

σ_n,i＝|x_n,i-x′_n,i|

上式用于计算序列集的横向误差，

σ_n,i＞λx′_n,i

上式用于进行异常数据的判定，λ为预设阈值，取0.1～0.2，如果满足上式，则判定为横向数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对专变用户日电力负荷异常数据进行消缺和修正，包括：

基于插值法对专变用户日电力负荷异常数据的序列集进行纵向及横向数据的消缺及修正，方法如下，

x_n,i＝α∑x_n±1,i+β∑x_n,i±1

上式中x_n±1,i为最近2个纵向负荷点，x_n,i±1为最近2个横向负荷点，其中α+β＝1。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对消缺和修正后的专变用户日电力负荷数据进行处理，获得专变用户日典型电力负荷序列，包括：

将节假日作为特殊日，将计算时间范围内的特殊日特征负荷序列删除；

将专变用户日电力负荷序列集进行横向归一化处理，

x′_n,i＝x_n,i/x_n,max

上式中x_n,max为序列集中横向最大值；

将归一化后的负荷序列集进行纵向均值处理，得到专变用户日典型负荷序列，

上式中m为某专变用户日电力负荷序列集纵向总天数，i＝1,2，…，96；

将专变用户日典型负荷序列进行集合，得到专变用户日典型负荷数据集，