一种基于空间密度聚类的用户侧负荷数据异常值识别方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于空间密度聚类的用户侧负荷数据异常值识别方法，针对负荷数据集，以日负荷曲线为分析对象，确定扫描半径和邻域内包含负荷曲线的最小数量，利用基于空间密度的聚类方法将日负荷曲线分为正常用电模式子数据集和异常用电模式子数据集；采用K‑medoids方法，对正常用电模式下负荷曲线的负荷水平进行分类，压缩负荷水平区间；针对正常用电模式下的不同负荷水平分类，对各时刻的负荷值的分布情况分别进行分析，考虑负荷幅值和非典型用电行为在一定时间范围内出现时刻的不确定性，构建异常负荷数据域，实现用户侧负荷数据异常值识别。
基本信息
专利标题 ：
一种基于空间密度聚类的用户侧负荷数据异常值识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110874381A
申请号 ：
CN201911046164.7
公开（公告）日 ：
2020-03-10
申请日 ：
2019-10-30
授权号 ：
CN110874381B
授权日 ：
2022-05-20
发明人 ：
王建学赵天辉张耀王珂
申请人 ：
西安交通大学
申请人地址 ：
陕西省西安市咸宁西路28号
代理机构 ：
西安通大专利代理有限责任公司
代理人 ：
高博
优先权 ：
CN201911046164.7
主分类号 ：
G06F16/26
IPC分类号 ：
G06F16/26 G06K9/62 G06Q50/06
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/26
••可视数据挖掘；浏览结构化数据
法律状态
2022-05-20 ：
授权
2020-04-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/26
申请日 : 20191030
申请日 : 20191030
2020-03-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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