支撑电网与分布式源荷储资源互动通信的多轮聚类方法技术

本发明专利技术涉及一种支撑电网与分布式源荷储资源互动通信的多轮聚类方法，包括：对获取的海量分布式异构源荷储资源数据集进行数据预处理；对预处理后数据集基于数据密度初始确定k个初始聚类中心；计算预处理后数据集中的数据对象与初始簇类中心的距离，根据距离大小重新划分簇类，动态计算新的簇类中心；判断新的簇类中心是否满足阈值条件，如果满足则输出最优聚类结果，否则继续迭代直到输出最优聚类结果。本发明专利技术能够实现分布式源荷储资源的精准聚类，满足分布式资源的最优调控，更快速精准地对分布式源荷储资源进行聚合与调控，支撑电网与分布式源荷储资源的灵活互动通信，提升现有电力通信网络的利用效率。电力通信网络的利用效率。电力通信网络的利用效率。

【技术实现步骤摘要】
支撑电网与分布式源荷储资源互动通信的多轮聚类方法


[0001]本专利技术是关于一种支撑电网与分布式源荷储资源互动通信的多轮聚类方法，涉及电力系统负荷管理与分析


技术介绍

[0002]随着“双碳”目标的提出，分布式电源装机规模日益扩大，新兴负荷快速增长。此外，当前社会用电持续增长，多地电力供需形势紧张。将分布式源荷储资源以一种更经济、更高效和更安全的方式，提高电力系统功率动态平衡运行纳入需求响应资源池，各类资源的互补协调互动可有效缓解当前面临的供电不稳定、供需失衡等问题。考虑到各类资源地理位置分散，响应特性存在差异。若有大规模的分布式资源同时参与电网互动，用电侧波动性和随机性将影响电力系统的稳定运行，且无法实现分布式资源的高效利用。
[0003]当前海量分布式源荷储资源参与电网互动时对通信基础设施的通信需求较高，需要通过对分布式源荷储资源的聚合以提升现有电力通信网络的利用效率。当分布式源荷储资源参与电力系统需求响应过程中，考虑到地理位置零散、特性多样化的分布式资源与主站进行通信存在困难，可基于分布式资源的响应特性对资源进行聚类，将具有相似调控潜力的分布式电源、储能、柔性负荷等划分为一个集群，不同的集群有相应的集群中心作为代表与上一层节点或者主站进行通信。当电网集控平台向终端的分布式资源下发调控指令时，可精准找到所需响应特性的分布式资源集群，并与之代理节点进行互动通信，方便下一步对分布式资源的灵活调控，可充分挖掘各类分布式资源的调节潜力。
[0004]传统的K
‑
Means算法适用范围广、聚类速度快，但是初始聚类中心的选取相对困难，选取不同的初始值会得到不同的聚类结果。为了实现新型电力系统中分布式源荷储资源的高效利用，亟需针对大规模的分布式资源的特性进行梳理，提取各类资源互动的共同特征参数，解决初始值选取造成的局部最优问题，从而对分布式资源调控潜力进行有效挖掘，为后续分布式源荷储资源与电网灵活互动通信提供技术支撑。

技术实现思路

[0005]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，针对上述问题，本专利技术的目的是提供一种能够更快速精准地对分布式源荷储资源进行聚合与调控的支撑电网与分布式源荷储资源互动通信的多轮聚类方法、系统、设备及介质。
[0006]为了实现上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0007]第一方面，本专利技术提供的一种支撑电网与分布式源荷储资源互动通信的多轮聚类方法，包括：
[0008]对获取的海量分布式异构源荷储资源数据集进行数据预处理；
[0009]对预处理后数据集基于数据密度初始确定k个初始聚类中心；
[0010]计算预处理后数据集中的数据对象与初始簇类中心的距离，根据距离大小重新划分簇类，动态计算新的簇类中心；
[0011]判断新的簇类中心是否满足阈值条件，如果满足则输出最优聚类结果，否则继续迭代直到输出最优聚类结果。
[0012]进一步地，海量分布式异构源荷储资源数据集表示为X＝{X1,X2,X3...X
n
}，n为采样点数，其中，X
i
＝{X
i1
,X
i2
,...,X
ip
},i＝1,2,...n，p表示分布式资源的属性个数。
[0013]进一步地，数据预处理包括数据清洗、数据归一化处理及数据降维。
[0014]进一步地，数据清洗通过对采样点i前后数据取均值进行修正，具体为：
[0015][0016]进一步地，数据归一化处理是将不同数据集进行归一化处理后，使得数据统一在[0,1]内：
[0017][0018]式中，X
min
,X
max
分别为经数据清洗后数据集中的最小值和最大值，X
i
,X
i
′
分别表示数据集中第i个采样时刻的原始值和归一化后的值。
[0019]进一步地，数据降维基于主成分分析方法，包括：
[0020]将数据集表示为p
×
n矩阵，每个样本为p维列向量：
[0021][0022]计算标准矩阵其中，表示矩阵X
′
的均值向量；
[0023]由标准矩阵X
ip*
计算X
′
的协方差矩阵；
[0024]计算协方差矩阵的特征值λ1,λ2,...,λ
n
和特征向量α1,α2,...,α
n
；
[0025]对特征值做降序处理选出y个最大的特征值，y<p，y个特征值所对应的特征向量构成转换矩阵B＝[α1,α2,...,α
y
]，所得矩阵X
″
＝B
T
X
′
即为经降维处理后的数据集。
[0026]进一步地，对预处理后数据集基于数据密度初步确定k个初始聚类中心，包括：
[0027]a、求解降维后数据集X
″
中数据对象两两间的欧式距离：
[0028]b、将欧式距离最小的两个数据对象从降维后数据集X
″
中摘取出来，构成一个集合C
l
(0≤l≤k)，经摘取后的数据集记为X
″′
，并求取集合C
l
中数据对象的平均值
[0029][0030]式中，k表示需划分的簇类个数；
[0031]c、计算数据集X
″′
中数据对象与集合C
l
间的距离：
[0032][0033]将数据集X
″′
中与集合C
l
距离最小的数据摘取出来，放入集合C
l
，再次求取集合C
l
中数据对象的平均值；
[0034]d、重复步骤c，直到集合C
l
中数据对象大于等于设定占比率λ∈(0,1]；
[0035]e、当l＜k时，表明集合C
l
个数较少，重复上述步骤，直到l≥k，当集合个数与簇类个数相等时，则所得的k个集合即为要找的k个聚类，由b中的公式计算K个簇类各自的平均值，确定每个簇类各自的中心。
[0036]第二方面，本专利技术还提供一种支撑电网与分布式源荷储资源互动通信的多轮聚类系统，包括：
[0037]数据预处理单元，被配置为对获取的海量分布式异构源荷储资源数据集进行数据预处理；
[0038]聚类单元，被配置为对预处理后数据集基于数据密度初始确定k个初始聚类中心；
[0039]聚类划分单元，被配置为计算预处理后数据集中的数据对象与初始簇类中心的距离，根据距离大小重新划分簇类，动态计算新的簇类中心；
[0040]聚类输出单元，被配置为判断新的簇类中心是否满足阈值条件，如果满足则输出最优聚类结果，否则继续迭代直到输出最优聚类结果。
[0041]第三方面，本专利技术还提供一种电子设备，其特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种支撑电网与分布式源荷储资源互动通信的多轮聚类方法，其特征在于包括：对获取的海量分布式异构源荷储资源数据集进行数据预处理；对预处理后数据集基于数据密度初始确定k个初始聚类中心；计算预处理后数据集中的数据对象与初始簇类中心的距离，根据距离大小重新划分簇类，动态计算新的簇类中心；判断新的簇类中心是否满足阈值条件，如果满足则输出最优聚类结果，否则继续迭代直到输出最优聚类结果。2.根据权利要求1所述的支撑电网与分布式源荷储资源互动通信的多轮聚类方法，其特征在于，海量分布式异构源荷储资源数据集表示为X＝{X1,X2,X3...X
n
}，n为采样点数，其中，X
i
＝{X
i1
,X
i2
,...,X
ip
},i＝1,2,...n，p表示分布式资源的属性个数。3.根据权利要求2所述的支撑电网与分布式源荷储资源互动通信的多轮聚类方法，其特征在于，数据预处理包括数据清洗、数据归一化处理及数据降维。4.根据权利要求3所述的支撑电网与分布式源荷储资源互动通信的多轮聚类方法，其特征在于，数据清洗通过对采样点i前后数据取均值进行修正，具体为：5.根据权利要求3所述的支撑电网与分布式源荷储资源互动通信的多轮聚类方法，其特征在于，数据归一化处理是将不同数据集进行归一化处理后，使得数据统一在[0,1]内：式中，X
min
,X
max
分别为经数据清洗后数据集中的最小值和最大值，X
i
,X
i
′
分别表示数据集中第i个采样时刻的原始值和归一化后的值。6.根据权利要求3所述的支撑电网与分布式源荷储资源互动通信的多轮聚类方法，其特征在于，数据降维基于主成分分析方法，包括：将数据集表示为p
×
n矩阵，每个样本为p维列向量：计算标准矩阵其中，表示矩阵X
′
的均值向量；由标准矩阵X
ip*
计算X
′
的协方差矩阵；计算协方差矩阵的特征值λ1,λ2,...,λ
n
和特征向量α1,α2,...,α
n
；对特征值做降序处理选出y个最大的特征值，y<p，y个特征值所对应的特征向量构成转换矩阵B＝[α1,α2,...,α
y
]，所得矩阵X
″

【专利技术属性】
技术研发人员：位祺，张蒙晰，金广祥，李疆生，王浩，刘敏，王玉东，
申请(专利权)人：国网经济技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：