【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力负荷特性分析，尤其涉及一种用户群负荷特性分类方法及装置。
技术介绍
1、负荷特性是指电力负荷从电力系统的电源吸取的负荷随影响因素变化而改变的规律。负荷特性是电力系统分析的重要组成部分，它作为电能的消耗者对电力系统的分析、设计与控制有着重要影响。
2、相关技术中对负荷特性进行分类的结果并不能准确的反映用户用电的特性。例如，一种相关技术中，根据时间节点与用户的负荷特性之间的关系，对用户负荷特性进行分类，其首先将数据标准化预处理；然后对预处理后的数据通过模糊c均值聚类算法进行聚类分析得到各类电力用户的平均用电负荷曲线；接着对所有电力用户的综合用电负荷曲线进行峰平谷时段的划分。
3、这种分类方法具有一定的局限性，例如遇到节假日、群体性事件或季节性因素，这种分类方法的分类结果不能给于较为准确的分类结果，并进一步影响对于用户群体的资源分配和能源利用的优化。
4、基于此，需要开发一种用户群负荷特性分类方法。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种用户群负荷特性分类方法及装置，以解决现有技术中对负荷特性进行分类的结果不能准确的反映用户用电的特性的问题。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种用户群负荷特性分类方法，包括：
3、获取负荷特性基本方程、多个因素数据集以及多个用电数据集，其中，因素数据集基于影响用电的因素获得，所述负荷特性基本方程表达因素与用电负荷之间的基本关系，所述多个用电数据集与多个用户相对应；p>
4、将所述多个用电数据集中的每个用电数据集分别与所述多个因素数据集与代入到所述负荷特性基本方程中对所述负荷特性基本方程的多个系数进行求解，从而获得多个拟合方程，其中，拟合方程表达所述多个因素数据集与用电数据集之间的关系；
5、根据多个拟合数组对所述多个用户进行分类，其中，拟合数组为根据拟合方程多个系数的解构建的数组。
6、在一种可能的实现方式中，所述将所述多个用电数据集中的每个用电数据集分别与所述多个因素数据集与代入到所述负荷特性基本方程中对所述负荷特性基本方程的多个系数进行求解，从而获得多个拟合方程，包括：
7、对于所述多个用电数据集中的每个用电数据集，分别执行如下步骤：
8、根据因素数据对应的采样时间节点，从所述多个因素数据集中提取因素数据构建多个因素数据向量，其中，因素数据向量中多个因素数据对应的采集时间节点相同；
9、将所述多个因素数据向量依次输入到所述负荷特性基本方程中，并在每次输入后根据所述负荷特性基本方程的残差与前一次输入因素数据向量时获得的残差调整所述负荷特性基本方程的系数，直至所述负荷特性基本方程的残差小于残差阈值，其中，残差根据所述负荷特性基本方程的输出与目标用电数据相对应，所述目标用电数据基于所述用电数据集提取获得，所述目标用电数据与所述因素数据向量对应对应的时间节点相同；
10、将所述负荷特性基本方程作为拟合方程。
11、在一种可能的实现方式中，所述将所述多个因素数据向量依次输入到所述负荷特性基本方程中，并在每次输入后根据所述负荷特性基本方程的残差与前一次输入因素数据向量时获得的残差调整所述负荷特性基本方程的系数，直至所述负荷特性基本方程的残差小于残差阈值，包括：
12、对于所述多个因素数据向量中的每个因素数据向量，执行如下步骤：
13、将因素数据向量输入到所述负荷特性基本方程，获得所述负荷特性基本方程的输出；
14、计算所述负荷特性基本方程的输出与目标用电数据的差，作为本次输入残差；
15、若所述本次输入残差的绝对值不小于所述残差阈值，则利用第一公式调整所述负荷特性基本方程的系数，并跳转至所述将因素数据向量输入到所述负荷特性基本方程，获得所述负荷特性基本方程的输出的步骤，其中，所述第一公式为：
16、
17、式中，为调整后的第n个系数，为调整前的第n个系数，为前一次输入的因素数据向量的第n个元素，为本次输入的因素数据向量的第n个元素，re(t)为本次输入残差，re(t-1)为前一次输入因素数据向量时获得的残差，α为调整常数。
18、在一种可能的实现方式中，所述负荷特性基本方程为：
19、
20、式中，y为用电数据，x为向量融合，an为第n个系数，b为偏置系数，wm为第m个影响常数，xm为因素数据向量的第m个元素。
21、在一种可能的实现方式中，所述根据多个拟合数组对所述多个用户进行分类，包括：
22、获取分类阈值；
23、从未归类的多个拟合数组中，随机指定一个拟合数组作为第一目标数组；
24、在未归类的多个拟合数组中查找第二目标数组，其中，所述第二目标数组为与所述第一目标数组的距离小于所述分类阈值的拟合数组；
25、若存在第二目标数组，则将第二目标数组加入到所述第一目标数组所在的类，将第二目标数组作为第一目标数组，并跳转至在未归类的多个拟合数组中查找第二目标数组的步骤；
26、否则，若存在未归类的拟合数组，则跳转至所述从未归类的多个拟合数组中，随机指定一个拟合数组作为第一目标数组的步骤。
27、在一种可能的实现方式中，拟合数组与所述第一目标数组的距离根据第二公式确定，其中，所述第二公式为：
28、
29、式中，distance为拟合数组与所述第一目标数组的距离，an为拟合数组的第n个数据，n为拟合数组数据的总数量，a1n为第一目标数组的第n个数据。
30、在一种可能的实现方式中，拟合数组与所述第一目标数组的距离根据第三公式确定，其中，所述第三公式为：
31、
32、式中，distance为拟合数组与所述第一目标数组的距离，an为拟合数组的第n个数据，n为拟合数组数据的总数量，a1n为第一目标数组的第n个数据。
33、在一种可能的实现方式中，所述根据多个拟合数组对所述多个用户进行分类，包括：
34、从多个拟合数组中随机指定多个目标数组；
35、根据与所述多个目标数组的距离，将多个拟合数组归类到所述多个目标数组所在的类，从而获得多个类；
36、计算所述多个类的类中心；
37、若所述多个类的类中心与所述多个目标数组的距离大于距离阈值，则将所述多个类的类中心作为多个目标数组，并跳转至所述根据与所述多个目标数组的距离，将多个拟合数组归类到所述多个目标数组所在的类的步骤。
38、在一种可能的实现方式中，所述计算所述多个类的类中心，包括：
39、根据第四公式计算所述多个类的类中心，其中，所述第四公式为：
40、
41、式中，ccn为类中心的第n个数据，ain为类中第i个数组的第n个数据，i为类中数组的总数量。
42、第二方面，本专利技术实施例提供了一种用户群负荷特性分类装置，包括本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用户群负荷特性分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用户群负荷特性分类方法，其特征在于，所述将所述多个用电数据集中的每个用电数据集分别与所述多个因素数据集与代入到所述负荷特性基本方程中对所述负荷特性基本方程的多个系数进行求解，从而获得多个拟合方程，包括：
3.根据权利要求2所述的用户群负荷特性分类方法，其特征在于，所述将所述多个因素数据向量依次输入到所述负荷特性基本方程中，并在每次输入后根据所述负荷特性基本方程的残差与前一次输入因素数据向量时获得的残差调整所述负荷特性基本方程的系数，直至所述负荷特性基本方程的残差小于残差阈值，包括：
4.根据权利要求2所述的用户群负荷特性分类方法，其特征在于，所述负荷特性基本方程为：
5.根据权利要求1所述的用户群负荷特性分类方法，其特征在于，所述根据多个拟合数组对所述多个用户进行分类，包括：
6.根据权利要求5所述的用户群负荷特性分类方法，其特征在于，拟合数组与所述第一目标数组的距离根据第二公式确定，其中，所述第二公式为：
7.根据权利要求5所述的用
8.根据权利要求1所述的用户群负荷特性分类方法，其特征在于，所述根据多个拟合数组对所述多个用户进行分类，包括：
9.根据权利要求8所述的用户群负荷特性分类方法，其特征在于，所述计算所述多个类的类中心，包括：
10.一种用户群负荷特性分类装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用户群负荷特性分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用户群负荷特性分类方法，其特征在于，所述将所述多个用电数据集中的每个用电数据集分别与所述多个因素数据集与代入到所述负荷特性基本方程中对所述负荷特性基本方程的多个系数进行求解，从而获得多个拟合方程，包括：
3.根据权利要求2所述的用户群负荷特性分类方法，其特征在于，所述将所述多个因素数据向量依次输入到所述负荷特性基本方程中，并在每次输入后根据所述负荷特性基本方程的残差与前一次输入因素数据向量时获得的残差调整所述负荷特性基本方程的系数，直至所述负荷特性基本方程的残差小于残差阈值，包括：
4.根据权利要求2所述的用户群负荷特性分类方法，其特征在于，所述负荷特性基本方程为：
5...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹媛，刘洋，安佳坤，赵子豪，檀晓琳，赵阳，范文奕，郭伟，赵子珩，侯若松，郝志方，蒋超，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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