【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统运行，具体的是一种考虑时空因素的户用光储一体机动态聚类方法及系统。
技术介绍
1、随着可再生能源技术的快速发展，太阳能光伏系统因其清洁、可再生的特性而受到广泛关注。户用光储一体机作为太阳能光伏系统的一种，集成了光伏发电、储能和智能控制功能，能够实现家庭用电的自给自足，提高能源利用效率。然而，现有的户用光储一体机聚类方法往往忽略了空间位置对系统性能的影响，导致在实际应用中难以实现最优的能源管理和调度。例如，不同地理位置的光照条件、电网接入点和用户用电需求存在显著差异，这些因素对于光储一体机的运行效率和经济性都有重要影响。
技术实现思路
1、为解决上述
技术介绍
中提到的不足，本专利技术的目的在于提供一种考虑时空因素的户用光储一体机动态聚类方法及系统，实现对时空因素变化的户用光储一体机动态聚类。
2、第一方面，本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种考虑时空因素的户用光储一体机动态聚类方法，方法包括以下步骤：
3、接收配电网络节点信息，包括：配电网络内的节点数量、节点间距离以及支路单位阻抗；
4、基于配电网络节点信息获取光储一体机用户相关数据，对光储一体机用户相关数据进行预处理并生成特征矩阵，其中，所述光储一体机用户相关数据包括户用光储一体机设备信息、用户位置信息、家庭用电数据以及光伏发电数据；
5、基于特征矩阵，通过运用knn算法，自适应得到具有噪声点基于密度的聚类方法dbscan的未知参数值，包括邻域距离阈值e
6、根据eps和minpts，对所有户用光储一体机进行聚类，并且将聚类后的噪声点进行归类，重复以上步骤，进行二次聚类，得到最终聚类结果。
7、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述对用户用电相关数据进行预处理包括对用户用电相关数据的所有数据进行清洗和归一化处理。
8、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述特征矩阵的构造过程包括：
9、
10、
11、其中，xi(t)表示t时刻光储一体机的特征向量，为用户i的负荷，为节点i的光伏发电功率，为储能容量，为储能初始容量，为用户i光储一体机位置距离参考节点的电阻距离，为用户i光储一体机位置距离参考节点的电抗距离，t为调度总周期。
12、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述节点数量标记为k、节点间距离标记为dij，通过运用knn算法，自适应得到具有噪声点基于密度的聚类方法dbscan的未知参数值的过程包括以下步骤：
13、计算各户用光储一体机特征向量间的欧氏距离，计算每个点到第其k个点最近邻的距离和第k个点最近邻距离，将各最近邻距离数据点从小到大排列并编号，以数据点序号为横轴，数据点到其最近邻距离为纵轴，绘制k-距离图，并求解所得距离曲线的一阶导数，选取所有数据点中相邻导数差最大的函数值作为dbscan聚类算法中的eps值，k值作为聚类算法中的minpts值。
14、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述计算各户用光储一体机特征向量间的欧氏距离的过程：
15、
16、其中，distanceij,t是t时刻节点i与节点j的户用光储一体机特征向量的欧氏距离，式中i,j∈{1,,2,…,n}，n为低压台区配网区域范围内光储一体机用户数量，为t时刻用户i的负荷，为t时刻用户j的负荷，为t时刻节点i的光伏发电功率，为t时刻节点j的光伏发电功率，为t时刻节点i的储能容量，为t时刻节点j的储能容量，为t时刻节点i的储能初始容量，为t时刻节点j的储能初始容量，为t时刻用户i光储一体机位置距离参考节点的电阻距离，为t时刻用户j光储一体机位置距离参考节点的电阻距离，为t时刻用户i光储一体机位置距离参考节点的电抗距离,为t时刻用户j光储一体机位置距离参考节点的电抗距离。
17、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述计算每个点到第其k个点最近邻的距离和第k个点最近邻距离的过程包括：
18、计算每个点到第其k个点最近邻的距离，设所有节点户用光储一体机的特征向量欧氏距离集合为distance，重复以下公式k-1次，使得迭代得到的集合数量比之前减少k-1个，迭代公式如下：
19、ditance＝distance-min{distance}
20、第k个点最近邻距离distancek为：
21、ditancek＝min{distance}。
22、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述eps和minpts值的计算过程：
23、将各最近邻距离数据点从小到大排列并编号，以数据点序号为横轴，数据点到其最近邻距离为纵轴，绘制k-距离图k-distance graph，并求解所得距离曲线的一阶导数：
24、
25、式中，dn′为第n个数据点的一阶导数值，yn为第n个数据点在k-距离图中的曲线函数自变量，distancen,k为第n个数据点在k-距离图中的曲线变量；
26、选取所有数据点中相邻导数差最大的函数值作为dbscan聚类算法中的eps值，k值作为聚类算法中的minpts值，公式如下；
27、eps＝distancen,k(yn)
28、minpts＝k
29、式中，distancen,k为第n个数据点在k-距离图中的曲线变量，yn所取的数据点编号值为相邻点导数差最大值max{dn′+1-dn′}所对应的数据点编号。
30、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述对所有户用光储一体机进行聚类，并且将聚类后的噪声点进行归类的过程：
31、选择一个未被访问过的户用光储一体机特征向量欧氏距离点distanceij作为起始点，将其标记为已访问过，并将其所有密度可达的邻近点添加到一个集合中；
32、对于集合中的每个数据点q，计算邻域内所有点的密度，并将密度大于等于阈值的点添加到集合中，若q是核心点，则将其邻域内所有点添加到集合中；若q是边界点，则只添加其邻域内密度大于等于阈值的点；
33、重复执行以上步骤，直到集合中的所有数据点都被访问过为止；
34、对于每个未被访问过的数据点，如果它没有被任何集合包含，则将其标记为噪声点，否则，将其归为与其所在集合相同的簇中；
35、寻找噪声点与其邻近距离最小的类簇点，将其归为该类簇当中，保证所有户用光储一体机都属于所划分的集群。
36、第二方面，为了达到上述目的，本专利技术公开了一种考虑时空因素的户用光储一体机动态聚类系统，包括：
37、数据采集模块，用于接收配电网络节点信息，包括：配电网络内的节点数量、节点间距离以及支路单位本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种考虑时空因素的户用光储一体机动态聚类方法，其特征在于，方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑时空因素的户用光储一体机动态聚类方法，其特征在于，所述对光储一体机用户相关数据进行预处理包括对光储一体机用户相关数据的所有数据进行清洗和归一化处理。
3.根据权利要求1所述的一种考虑时空因素的户用光储一体机动态聚类方法，其特征在于，所述特征矩阵的构造过程包括：
4.根据权利要求1所述的一种考虑时空因素的户用光储一体机动态聚类方法，其特征在于，所述节点数量标记为K、节点间距离标记为dij，通过运用KNN算法，自适应得到具有噪声点基于密度的聚类方法DBSCAN的未知参数值的过程包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种考虑时空因素的户用光储一体机动态聚类方法，其特征在于，所述计算各户用光储一体机特征向量间的欧氏距离的过程：
6.根据权利要求5所述的一种考虑时空因素的户用光储一体机动态聚类方法，其特征在于，所述计算每个点到第其k个点最近邻的距离和第k个点最近邻距离的过程包括：
7.根据权利要求6所述的
8.根据权利要求1所述的一种考虑时空因素的户用光储一体机动态聚类方法，其特征在于，所述对所有户用光储一体机进行聚类，并且将聚类后的噪声点进行归类的过程：
9.一种考虑时空因素的户用光储一体机动态聚类系统，其特征在于，包括：
10.一种终端设备，包括存储器、处理器及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述存储器中存储有能够在处理器上运行的计算机程序，所述处理器加载并执行计算机程序时，采用了权利要求1至8中任一项所述的一种考虑时空因素的户用光储一体机动态聚类方法。
...【技术特征摘要】
1.一种考虑时空因素的户用光储一体机动态聚类方法，其特征在于，方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑时空因素的户用光储一体机动态聚类方法，其特征在于，所述对光储一体机用户相关数据进行预处理包括对光储一体机用户相关数据的所有数据进行清洗和归一化处理。
3.根据权利要求1所述的一种考虑时空因素的户用光储一体机动态聚类方法，其特征在于，所述特征矩阵的构造过程包括：
4.根据权利要求1所述的一种考虑时空因素的户用光储一体机动态聚类方法，其特征在于，所述节点数量标记为k、节点间距离标记为dij，通过运用knn算法，自适应得到具有噪声点基于密度的聚类方法dbscan的未知参数值的过程包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种考虑时空因素的户用光储一体机动态聚类方法，其特征在于，所述计算各户用光储一体机特征向量间的欧氏距离的过程：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：郑舒，赵景涛，梁加本，张晓燕，李渊，刘韶华，任宇轩，常琦，罗李子，郁家麟，陈鼎，高博，朱晔，刘维亮，
申请(专利权)人：国电南瑞科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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