基于信息熵动态规划的电网线路遥测数据聚类集成方法技术

本发明专利技术涉及电网数据分析与决策技术领域，具体涉及一种基于信息熵动态规划的电网线路遥测数据聚类集成方法。该方法步骤包括：第一步：候选集成聚类成员的生成；第二步：基于动态规划的局部权重算法选择基础聚类；第三步：对基础聚类进行集成；第四步：结束；与现有的技术相比较，本发明专利技术比较明显的提升集成聚类的抗干扰性、鲁棒性和集成聚类的最终效果，对于电力数据聚类提供了更有力的参考依据。

Clustering and Integration Method for Telemetry Data of Power Network Based on Information Entropy Dynamic Programming

【技术实现步骤摘要】
基于信息熵动态规划的电网线路遥测数据聚类集成方法
本专利技术涉及电网数据分析与决策
，具体涉及一种基于信息熵动态规划的电网线路遥测数据聚类集成方法。
技术介绍
电网线路遥测数据聚类对于电网线路故障或缺陷分析具有重要的支撑作用。当前电网互联是电力系统建设的一种大趋势，因为其具有无限广阔的经济效益以及广谱的统一管理性。互联电网系统中规模庞大、结构复杂的各个遥测点产生的遥测数据对分析电网安全稳定有着举足轻重的作用。聚类集成方法是一种高质量的聚类方法，其中基于聚类权重信息熵的集成策略是一种有效的新型集成方案。但是该方法存在计算量大、对基础聚类敏感等缺陷。针对上述问题，本专利技术专利提出一种基于信息熵动态规划的电网线路遥测数据聚类集成方法。
技术实现思路
针对电网线路遥测数据具有复杂性程度高，数据量庞大等特点，本专利技术通过引入基于信息熵动态规划策略的思想，利用聚类集成方法分析数据，提出了一种基于信息熵动态规划的电网线路遥测数据聚类集成方法。本专利技术专利提出了一种基于信息熵动态规划的电网线路遥测数据聚类集成方法，该方法包括：第一步：候选集成聚类成员的生成；第二步：基于动态规划的局部权重算法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于信息熵动态规划的电网线路遥测数据聚类集成方法，其特征在于，该方法包括：第一步：候选集成聚类成员的生成；第二步：基于动态规划的局部权重算法选择基础聚类；第三步：对基础聚类进行集成；第四步：结束；该方法的步骤还包括：(1)、研究对象为电力遥测数据集D＝{d1,d2,...,dx}，对数据集D采用K均值聚类方法生产M种备选聚类，都标注为待定的聚类，其中每种聚类都有K簇，组成聚类集合为Π＝{π1，π2，...，πM}，同时设定循环控制参数m为1，设定自定循环次数控制变量参数i为1，并指定循环次数为S；(2)、通过信息熵法计算第m个聚类中各个类簇相对于聚类集合Π中所有标记为确定的和待定的聚类的熵...

【技术特征摘要】
1.基于信息熵动态规划的电网线路遥测数据聚类集成方法，其特征在于，该方法包括：第一步：候选集成聚类成员的生成；第二步：基于动态规划的局部权重算法选择基础聚类；第三步：对基础聚类进行集成；第四步：结束；该方法的步骤还包括：(1)、研究对象为电力遥测数据集D＝{d1,d2,...,dx}，对数据集D采用K均值聚类方法生产M种备选聚类，都标注为待定的聚类，其中每种聚类都有K簇，组成聚类集合为Π＝{π1，π2，...，πM}，同时设定循环控制参数m为1，设定自定循环次数控制变量参数i为1，并指定循环次数为S；(2)、通过信息熵法计算第m个聚类中各个类簇相对于聚类集合Π中所有标记为确定的和待定的聚类的熵值；(3)、设定阈值0<＝α<β<＝1，对第m个备选聚类求其K个类簇熵值之和，并利用归一化权重转换法转化为权重wi与阈值(α，β)相比较；(4)、当每个备选聚类的权重大于等于指定阈值β时，则将该类聚类保留，并且标注为确定聚类，即聚类效果相对较好，可以作为有效电力备选聚类数据；(5)、当每个备选聚类的权重小于指定阈值α时，那么将该聚类标记为删除，即该备选聚类相对较差，不可以作为有效的电力备选聚类数据；(6)、当每个备选聚类的权重大于等于指定阈值α，并且小于指定阈值β时，保留其待定状态；(7)、返回步骤2，直至循环m次后所有聚类都打上标记；(8)、将标记为删除的聚类剔除，并重新记聚类集合的个数为M；(9)、若此时集合中所有标记都为确定则跳转到步骤11，否则到步骤10；(10)、若M小于指定聚类个数N或是一级循环变量i大于指定循环次数S时，那么跳转到步骤11，否则需要调整阈值范围并将二级控制变量m置为1，一级循环变量i加1后跳转到步骤2；(11)、输出最终聚类集合结果；(12)、从上述聚类集合中取出所有确定的备选聚类组成新的备选聚类集合，并获得各确定聚类中类簇的权重信息，计算数据集D＝{d1,d2,...,dx}中任意二个元素在确定聚类集合中出现在各个聚类同一类簇中的次数及其与该类簇权重的乘积作为任意二个元素间的带权集成距离；(13)、对象数据集D＝{d1,d2,...,dx}中任意二个元素间的带权集成距离，采用经典层次聚类方式完成最后的聚类。2.根据权利要求1所述的基于信息熵动态规划的电网线路遥测数据聚类集成方法，其特征在于，该方法还包括：所述第一步中候选集成聚类成员的生成，其详细步骤如下：步骤1、对于初始数据集即遥测数据集D，有元素个数|D|为n，要生成的备选聚类个数为M；步骤2、设定聚类的控制参数j并置初始值为1，定义参数k；步骤3、若j小于M，则从数据集D中随机选取k个元素作为初始簇心；步骤4、设定控制参数i并置为1，若i小于n-k，那么跳转到步骤5，否则跳转到步骤7；步骤5、分别计算剩余n-k个元素中第i个元素到k个簇心的欧式距离，并选择距离簇心最近的簇；步骤6、控制参数i+1，并转到步骤5；步骤7、从k个簇中再次各选1个簇心组成k个新簇心，并计算元素到新簇心的欧氏距离，若新簇心都与前一次簇心相同，则跳转到步骤8，否则跳转到步骤4；步骤8、得到备选聚类πj且标记为不确定聚类并加入备选聚类集合Π；步骤9、控制参数j+1，并跳转到步骤3；步骤10、备选聚类集合为Π＝{π1，π2，...，πM}。3.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：张远来，晏欢，高至平，
申请(专利权)人：泰豪软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江西,36