CN108875801A - 一种基于智能电网的负荷曲线分类系统 - Google Patents

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Abstract

一种基于智能电网的负荷曲线分类系统，包括负荷数据采集模块、负荷数据清洗模块、负荷曲线分类模块、结果分析模块和界面显示模块，所述负荷数据采集模块用于采集电网的负荷数据，所述负荷数据清洗模块用于对所述负荷数据进行处理，所述负荷曲线分类模块采用聚类算法对清洗后的负荷曲线数据进行聚类操作，所述结果分析模块用于对所得的负荷曲线分类结果进行分析，从而了解电力用户的能源消费模式，所述界面显示模块采用LED屏对负荷曲线的分类结果进行显示。本发明的有益效果为：提出了基于模糊聚类有效性指标自适应的确定FCM聚类中最佳聚类数和最优模糊因子m的方法，并将这一方法应用于电力负荷曲线分类，提高了负荷分类的准确性和有效性。

Description

一种基于智能电网的负荷曲线分类系统
技术领域
本发明创造涉及智能电网领域，具体涉及一种基于智能电网的负荷曲线分类系统。
背景技术
随着我国经济的快速发展和人民生活水平的日益提高，用户用电呈现出增长态势，各行业的快速发展使得用户用电需求趋于多元化，对供电的要求也日益提高。为满足日益增长的用电需求，对智能电网中用户数据进行分析和挖掘有助于了解分析用户用电行为习惯和研究用户类型，能够帮助电网公司了解用户的个性化、差异化服务需求，从而为未来的电网需求响应政策的指定提供数据支撑。
智能电网下，各种量测设备采集到的负荷数据的规模非常大，这些海量负荷数据对分析电网运行状态、用户行为分析以及电网规划有着至关重要的作用。对所述负荷数据进行负荷曲线分类对电力需求管理有着重要的意义。目前，对负荷曲线进行分类的方法有很多，本发明采用模糊C均值聚类算法对负荷曲线进行分类，针对模糊C均值聚类算法存在的缺点，本发明以一种新的聚类有效性指标为基础自适应的确定FCM算法中的聚类数目，并通过粒子群算法自适应的确定最优模糊参数值，从而达到最优的聚类结果。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种基于智能电网的负荷曲线分类系统。
本发明创造的目的通过以下技术方案实现：
一种基于智能电网的负荷曲线分类系统，包括负荷数据采集模块、负荷数据清洗模块、负荷曲线分类模块、结果分析评估模块和界面显示模块，所述负荷数据采集模块用于采集电网的负荷数据，所述负荷数据清洗模块用于对所述负荷数据进行标准化处理，进而对标准化处理后的负荷数据中的不良数据进行剔除和修正，所述负荷曲线分类模块采用聚类算法对清洗后的负荷曲线数据进行聚类操作，所述结果分析模块用于对所得的负荷曲线分类结果进行分析，从而了解电力用户的能源消费模式，所述界面显示模块采用LED屏对负荷曲线的分类结果进行显示。
本发明创造的有益效果：提供一种基于智能电网的负荷曲线分类系统，提出了基于模糊聚类有效性指标自适应的确定FCM聚类中最佳聚类数和最优模糊因子m的方法，并将这一方法应用于电力负荷曲线分类，提高了负荷分类的准确性和有效性，有助于理解不同类型负荷的特性以及不同电力用户的消费模块，为电力系统的实施和电力系统决策提供了支持。
附图说明
利用附图对发明创造作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明创造的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明结构示意图；
附图标记：
负荷数据采集模块1；负荷数据清洗模块2；负荷曲线分类模块3；结果分析模块4；界面显示模块5；特征确定单元31；参数设置单元32；负荷数据聚类单元33。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本实施例的一种基于智能电网的负荷曲线分类系统，包括负荷数据采集模块1、负荷数据清洗模块2、负荷曲线分类模块3、结果分析模块4和界面显示模块5，所述负荷数据采集模块1用于采集电网的负荷数据，所述负荷数据清洗模块2用于对所述负荷数据进行标准化处理，进而对标准化处理后的负荷数据中的不良数据进行剔除和修正，所述负荷曲线分类模块3采用聚类算法对清洗后的负荷曲线数据进行聚类操作，所述结果分析模块4用于对所得的负荷曲线分类结果进行分析，从而了解电力用户的能源消费模式，所述界面显示模块5采用LED屏对负荷曲线的分类结果进行显示。
优选地，所述负荷曲线分类模块3采用模糊C均值聚类算法对负荷数据进行聚类。
本优选实施例提供一种基于智能电网的负荷曲线分类系统，提出了基于模糊聚类有效性指标自适应的确定FCM聚类中最佳聚类数和最优模糊因子m的方法，并将这一方法应用于电力负荷曲线分类，提高了负荷分类的准确性和有效性，有助于理解不同类型负荷的特性以及不同电力用户的消费模块，为电力系统的实施和电力系统决策提供了支持。
优选地，所述负荷曲线分类模块3包括特征确定单元31、参数设置单元32和负荷数据聚类单元33，所述特征确定单元31用于从清洗后的负荷数据中提取聚类特征，所述参数设置单元32用于确定模糊C均值聚类算法中的聚类个数和模糊因子，所述负荷数据聚类单元33用于对清洗后的负荷数据进行聚类处理，得到负荷曲线分类结果。
优选地，所述参数设置单元32通过构建一种新的模糊聚类有效性指标来确定模糊C均值聚类算法的聚类个数，定义新的模糊聚类有效性指标为J，当模糊聚类有效性指标J取最小值时对应的c值即为算法的聚类个数，J的计算公式为：
式中，YXB′的计算公式为：
其中，xj为第i个聚类中的第j个样本，ci为第i个聚类的聚类中心，ca为第a个聚类的聚类中心，cb为第b个聚类的聚类中心，c为聚类数，n为样本数，为第i个聚类的聚类中心ci到样本聚类中心的距离，d(xj,ci)为样本xj到第i个聚类的聚类中心vi的距离，d(ca,cb)为第a个聚类的聚类中心ca到第b个聚类的聚类中心cb的距离；
XCOS′的计算公式为：
其中，uij为样本xj属于第i个聚类的隶属度，ci为第i个聚类的聚类中心，u00为重叠度阈值，urj为样本xj属于第r个聚类的隶属度，utj表示样本xj属于第t个聚类的隶属度，ci为第i个聚类的聚类中心，cj为第j个聚类的聚类中心,c为聚类数，n为样本数，m为模糊因子。
本优选实施例提出了一种新的模糊聚类有效性指标J来确定FCM聚类中最佳聚类数，所述模糊聚类有效性指标J综合考虑了数据集本身的信息和它的几何结构，能够有效的处理包含数据类大小和密度差异较大数据类的数据集，从而较准确地确定最佳聚类数，具有较好的性能和较好的稳定性。
优选地，所述参数设置单元32采用粒子群算法自适应的确定模糊因子m值，定义粒子群算法中的适应度函数为h，设d(xi,cj)为第i个聚类中的样本xi到其聚类中心cj的距离，d(xi,ck)为第k个聚类中的样本xi到其聚类中心ck的距离，c为聚类数，m为模糊因子，n为样本数，uji为样本xi属于第j个聚类的隶属度，uki为样本xi属于第k个聚类的隶属度，则h的计算公式为：
当适应度函数h取最大值时，对应的m值即为模糊C均值聚类算法的模糊度因子m的值。
本优选实施例根据簇间的相关程度设计了粒子群算法的适应度函数，然后采用粒子群算法自适应的确定模糊因子的最优值，使得FCM算法在负荷曲线分类系统中具有较好的聚类性能。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (5)

1.一种基于智能电网的负荷曲线分类系统，其特征是，包括负荷数据采集模块、负荷数据清洗模块、负荷曲线分类模块、结果分析评估模块和界面显示模块，所述负荷数据采集模块用于采集电网的负荷数据，所述负荷数据清洗模块用于对所述负荷数据进行标准化处理，进而对标准化处理后的负荷数据中的不良数据进行剔除和修正，所述负荷曲线分类模块采用聚类算法对清洗后的负荷曲线数据进行聚类操作，所述结果分析模块用于对所得的负荷曲线分类结果进行分析，从而了解电力用户的能源消费模式，所述界面显示模块采用LED屏对负荷曲线的分类结果进行显示。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能电网的负荷曲线分类系统，其特征是，所述负荷曲线分类模块采用模糊C均值聚类算法对负荷数据进行聚类。
3.根据权利要求2所述的一种基于智能电网的负荷曲线分类系统，其特征是，所述负荷曲线分类模块包括特征确定单元、参数设置单元和负荷数据聚类单元，所述特征确定单元用于从清洗后的负荷数据中提取聚类特征，所述参数设置单元用于确定模糊C均值聚类算法中的聚类个数和模糊因子，所述负荷数据聚类单元用于对清洗后的负荷数据进行聚类处理，得到负荷曲线分类结果。
4.根据权利要求3所述的一种基于智能电网的负荷曲线分类系统，其特征是，所述参数设置单元通过构建一种新的模糊聚类有效性指标来确定模糊C均值聚类算法中的最佳聚类个数，定义新的模糊聚类有效性指标为J，当模糊聚类有效性指标J取最小值时对应的c值即为算法的最佳聚类个数，则J的计算公式为：
式中，YXB′的计算公式为：
其中，xj为第i个聚类中的第j个样本，ci为第i个聚类的聚类中心，ca为第a个聚类的聚类中心，cb为第b个聚类的聚类中心，c为聚类数，n为样本数，为第i个聚类的聚类中心ci到样本聚类中心的距离，d(xj，ci)为样本xj到第i个聚类的聚类中心vi的距离，d(ca，cb)为第a个聚类的聚类中心ca到第b个聚类的聚类中心cb的距离；
Xcos′的计算公式为：
其中，uij为样本xj属于第i个聚类的隶属度，ci为第i个聚类的聚类中心，u00为重叠度阈值，urj为样本xj属于第r个聚类的隶属度，utj表示样本xj属于第t个聚类的隶属度，ci为第i个聚类的聚类中心，cj为第j个聚类的聚类中心，c为聚类数，n为样本数，m为模糊因子。
5.根据权利要求4所述的一种基于智能电网的负荷曲线分类系统，所述参数设置单元采用粒子群算法自适应的确定模糊因子m值，定义粒子群算法中的适应度函数为h，设d(xi，cj)为第i个聚类中的样本xi到其聚类中心cj的距离，d(xi，ck)为第k个聚类中的样本xi到其聚类中心ck的距离，c为聚类数，m为模糊因子，n为样本数，uji为样本xi属于第j个聚类的隶属度，uki为样本xi属于第k个聚类的隶属度，则h的计算公式为：
当适应度函数h取最大值时，对应的m值即为模糊C均值聚类算法的模糊度因子m的值。
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