[发明专利]基于供电可靠性多维大数据的终端用户划分方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于供电可靠性多维大数据的终端用户划分方法及系统，其特征在于，包括以下内容：1)获取各待分类终端用户预先构建的多维供电可靠性分析模型中各特征的历史数据；2)采用灰色关联度方法，提取出多维供电可靠性分析模型中影响待分类终端用户供电可靠性的特征；3)根据提取出的影响待分类终端用户供电可靠性的特征，获取各待分类终端用户的对应数据；4)采用DBSCAN算法，对获取的各待分类终端用户的数据分别进行初步聚类，得到各待分类终端用户的聚类簇数与聚类中心；5)采用K‑means算法，将各待分类终端用户的聚类簇数与聚类中心分别作为簇数与质心，确定各待分类终端用户的分类，本发明可以广泛应用于配电网大数据处理领域中。

技术领域

本发明是关于一种基于供电可靠性多维大数据的终端用户划分方法及系统，属于配电网大数据处理领域。

背景技术

在分布式能源、储能以及多元负荷的快速发展推动下，配电网的建设和运行模式更加灵活多样，对满足不同区域、不同类型终端用户供电可靠性差异化需求的能力要求日益凸显。同时，不同终端用户对于电力可靠性的需求出现差异，部分终端用户对电力具有较高的需求，因此有必要根据供电可靠性需求对各待分类终端用户进行划分。

高可靠性配电网能够满足终端用户日益多元化用电需求，为支撑经济转型升级高质量发展提供坚强保障。但是，不同区域的配电网结构错综复杂，影响供电可靠性因素指标数多，指标间的冗余信息较多，指标计算建模复杂，采用关联分析方法可以对聚类后的指标数据进行相关性分析，实现对供电可靠性指标的综合分析，进而确定影响不同终端的主要影响因素指标，实现维度约减。同时，考虑到供电可靠性因素数据量在时间维度、空间维度呈指数增长，影响供电可靠性因素指标具有明显的区域性，采用大数据聚类挖掘方法可以实现对供电可靠性因素指标深度挖掘其潜在关联，对具有共性的指标数据进行聚类，可以实现根据供电可靠性需求不同进行供电用户划分。因此，开展配电网终端用户供电可靠性大数据挖掘研究，为配电网终端用户根据供电可靠性需求不同进行划分提供依据，具有非常重要的现实意义。

然而，目前仍未见针对配电网终端用户根据供电可靠性需求进行分类的研究，尚处于起步阶段，要实现基于供电可靠性多维大数据的具有综合性和科学性的终端用户划分，需要解决以下问题：1)配电网终端用户依据哪些供电可靠性数据进行划分；2)怎样利用大数据挖掘处理方法实现对供电可靠性数据的处理。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种能够实现划分综合性和科学性的基于供电可靠性多维大数据的终端用户划分方法及系统。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种基于供电可靠性多维大数据的终端用户划分方法，包括以下内容：

1)获取各待分类终端用户预先构建的多维供电可靠性分析模型中各特征的历史数据；

2)采用灰色关联度方法，根据预先设定的参考特征和获取的历史数据进行供电可靠性因素相关性分析，提取出多维供电可靠性分析模型中影响待分类终端用户供电可靠性的特征；

3)根据提取出的影响待分类终端用户供电可靠性的特征，获取各待分类终端用户的对应数据；

4)采用DBSCAN算法，对获取的各待分类终端用户的数据分别进行初步聚类，得到各待分类终端用户的聚类簇数与聚类中心；

5)采用K-means算法，将各待分类终端用户的聚类簇数与聚类中心分别作为簇数与质心，确定各待分类终端用户的分类。

进一步地，所述步骤2)的具体过程为：

2.1)根据预先构建的多维供电可靠性分析模型，建立由m个对象、n个特征构成的原始矩阵X：

式中，X_i为第i个对象的特征向量；X_ij为第i个对象的第j个特征；