一种用电负荷模式提取方法及系统、计算机设备及介质技术方案

本发明专利技术提供一种用电负荷模式提取方法及系统、计算机设备及介质，该方法，包括：以预设采样时间间隔获取用户用电量数据序列，得到N维数组；其中，所述N为正整数；利用所述N维数组之间的距离与邻域半径的预设数学关系，得到所述邻域半径；利用所述邻域半径，计算所述N维数组的邻域数组数目，以利用邻域数组数目与所述MinPts的预设数学关系，得到所述MinPts；利用所述邻域半径、所述MinPts，以基于密度的空间聚类算法对各用户对应的N维数组进行分类；对同类N维数组的相同维度求取平均值，得到对应的平均负荷数组。本发明专利技术应用改进的聚类算法，无需事先提供特定的聚类数，能够根据数据本身的分布的密集程度来自行聚类，适应范围广，应用灵活。

【技术实现步骤摘要】
一种用电负荷模式提取方法及系统、计算机设备及介质
本专利技术涉及智能电网用电分析
，特别涉及一种用电负荷模式提取方法及系统、计算机设备及介质。
技术介绍
随着智能电网的不断发展，智能电表的普及率越来越高。作为智能电网高级量测体系的重要组成部分，智能电表是连接居民和电网的关键设备，是了解居民用电情况的重要接口。如何利用智能电表采集得到的大量居民用电数据，对其进行数据挖掘以获得有助于提高运行可靠性与经济社会效益的有效信息是传统电力公司向综合能源服务商转型过程中迫切需要解决的重要问题之一。居民的用电数据可以反映居民的用电行为习惯，基于居民用电数据的用电模式提取是研究居民用电行为习惯的重要手段，其可为电力公司制定需求侧响应政策以及高精度负荷预测提供支撑，对于提升电力公司服务水平，改善电网资产利用效率、提高企业经济效益、节能增效具有重要意义。用户的用电数据中隐藏着用户的用电行为习惯，通过对电力客户的负荷模式研究，可以大致掌握其用电行为规律，并可应用于负荷预测、需求侧响应、调度管理等实际工作中。当前研究居民负荷用电模式提取的主要研究方法是对居民负荷曲线进行聚类分析。聚类分析方法能较好地“理本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用电负荷模式提取方法，其特征在于，包括：以预设采样时间间隔获取用户用电量数据序列，得到N维数组；其中，所述N为正整数；利用所述N维数组之间的距离与邻域半径的预设数学关系，得到所述邻域半径；利用所述邻域半径，计算所述N维数组的邻域数组数目，以利用邻域数组数目与所述MinPts的预设数学关系，得到所述MinPts；利用所述邻域半径、所述MinPts，以基于密度的空间聚类算法对各用户对应的N维数组进行分类；对同类N维数组的相同维度求取平均值，得到对应的平均负荷数组。

【技术特征摘要】
1.一种用电负荷模式提取方法，其特征在于，包括：以预设采样时间间隔获取用户用电量数据序列，得到N维数组；其中，所述N为正整数；利用所述N维数组之间的距离与邻域半径的预设数学关系，得到所述邻域半径；利用所述邻域半径，计算所述N维数组的邻域数组数目，以利用邻域数组数目与所述MinPts的预设数学关系，得到所述MinPts；利用所述邻域半径、所述MinPts，以基于密度的空间聚类算法对各用户对应的N维数组进行分类；对同类N维数组的相同维度求取平均值，得到对应的平均负荷数组。2.根据权利要求1所述的用电负荷模式提取方法，其特征在于，在所述以预设采样时间间隔获取用户用电量数据序列，得到N维数组之后，在所述利用所述N维数组之间的距离与邻域半径的预设数学关系，得到所述邻域半径之前，还包括：对所述N维数组进行归一化处理。3.根据权利要求2所述的用电负荷模式提取方法，其特征在于，所述对所述N维数组进行归一化处理，包括：将所述N维数组中的最大值与最小值做差，得到标幺基准；逐项将所述N维数组中的数据序列与所述最小值的差值除以所述标幺基准，得到归一化后的N维数组。4.根据权利要求1所述的用电负荷模式提取方法，其特征在于，所述利用所述N维数组之间的距离与邻域半径的预设数学关系，得到所述邻域半径，包括：逐个计算每个N维数组与其他数组在N维空间的欧氏距离，形成行列矩阵；将所述行列矩阵的每行按照从小到达排列，得到排列后的矩阵；对排列后的矩阵的预设列的数值取平均数，得到聚类算法的邻域半径。5.根据权利要求1至4任一项所述的用电负荷模式提取方法，其特征在于，所述利用所述邻域半径，计算所述N维数组的邻域数组数目，以利用邻域数组数目与所述MinPts的预设数学关系，得到所述MinPts，包括：以所述邻域半径统计所有数组的邻域数组数目；对所有的邻域数组数目取...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭泽武，魏理豪，江疆，萧展辉，王国瑞，徐晖，钱正浩，谢瀚阳，杨朝谊，张小陆，杨秋勇，苏华权，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，广东电网有限责任公司信息中心，
类型：发明
国别省市：广东,44