改进分段线性表示与动态时间弯曲相结合的负荷曲线聚类方法

• 作者: 刘韬文 宋军英 崔益伟 李培强 李欣然 钟伟
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 电力系统 在线负荷建模 日负荷曲线聚类 降维重构 改进分段线性表示 动态时间弯曲距离
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 89-96
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20200519004

摘要

聚类分析是负荷特性分类与综合的基本方法.针对现有聚类方法应用于基于电网大数据平台的在线负荷建模中在聚类质量、鲁棒性等方面表现的不足,提出一种改进分段线性表示(IPLR)的日负荷曲线降维方法.利用IPLR对数据组进行自适应降维重构的优点,与动态时间弯曲(DTW)距离适用于不等维时间序列间相似度衡量的特点相结合,构造出IPLR与DTW距离相结合的日负荷曲线聚类方法.首先,根据负荷曲线相邻及间隔采样点变化量,提取负荷曲线的特征点,对曲线进行自适应降维重构;然后,以DTW距离作为曲线相似度衡量指标,运用基于Canopy的K均值(CK-means)算法对降维数据组展开聚类分析.将所提出的方法应用于中国某省区电网典型用户日负荷曲线的分类与综合,结果表明所提降维方法与相似度衡量方法相契合,具有良好的综合性能,适用于变电站综合负荷行业构成比例解析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李欣然		232	4917	41.0	61.0
2	李培强		83	1551	23.0	37.0
3	钟伟		2	4	1.0	2.0
4	宋军英		3	13	1.0	3.0
5	崔益伟		2	0	0.0	0.0
6	刘韬文		1	0	0.0	0.0