基于剪枝策略和密度峰值聚类的行业典型负荷曲线辨识

金伟超; 张旭; 刘晟源; 黄荣国; 潘柏良; 林振智

doi:10.7500/AEPS20200630014

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基于剪枝策略和密度峰值聚类的行业典型负荷曲线辨识

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于剪枝策略和密度峰值聚类的行业典型负荷曲线辨识
- Identification of Typical Industrial Power Load Curves Based on Pruning Strategy and Density Peak Clustering
- 电力系统自动化-方正平台 2021年45卷第4期页码：20-28
- 作者机构：
  
  1.浙江大学电气工程学院，浙江省杭州市 310027
  2.国网浙江省电力有限公司营销部，浙江省杭州市 310007
  3.国网浙江省电力有限公司营销服务中心，浙江省杭州市 311121
  4.浙江华云信息科技有限公司，浙江省杭州市 310008
- 作者简介：
  
  金伟超(1996—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力应急与电力大数据。E-mail：eejwc@zju.edu.cn
  张旭(1982—)，男，高级工程师，主要研究方向：电力营销。E-mail：zx7288@126.com
  刘晟源(1995—),男,博士研究生,主要研究方向：电力系统态势感知、电力大数据分析。E-mail：eelsy@zju.edu.cn
  林振智(1979—)，男，通信作者，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力大数据挖掘、电力系统恢复。E-mail：linzhenzhi@zju.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2016YFB0900100);国家自然科学基金资助项目(51777185)
- DOI：10.7500/AEPS20200630014
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-06-30，
  
  修回日期：2020-10-09，
  
  网络出版日期：2020-12-08，
  
  纸质出版日期：2021-02-25
- 稿件说明：
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金伟超,张旭,刘晟源等.基于剪枝策略和密度峰值聚类的行业典型负荷曲线辨识[J].电力系统自动化,2021,45(4):20-28.

JIN Weichao,ZHANG Xu,LIU Shengyuan,et al.Identification of Typical Industrial Power Load Curves Based on Pruning Strategy and Density Peak Clustering[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(4):20-28.
金伟超,张旭,刘晟源等.基于剪枝策略和密度峰值聚类的行业典型负荷曲线辨识[J].电力系统自动化,2021,45(4):20-28. DOI： 10.7500/AEPS20200630014.

JIN Weichao,ZHANG Xu,LIU Shengyuan,et al.Identification of Typical Industrial Power Load Curves Based on Pruning Strategy and Density Peak Clustering[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(4):20-28. DOI： 10.7500/AEPS20200630014.

摘要

辨识不同行业的典型负荷曲线对于配售电公司的运行调度、售电决策和风险管理均有重要意义。鉴于此，提出了一种基于剪枝策略和密度峰值聚类的行业典型负荷曲线辨识方法。首先，提出了衡量负荷曲线位移变化后相似性程度的快速动态时间扭曲(FDTW)距离指标，进而提出了一种搜索FDTW距离的剪枝策略，以实现对负荷曲线间形态差异的精准高效量度。接着，提出了基于加权密度峰值快速搜索聚类算法的行业负荷用电类型划分方法以及用户行业信息错误识别方法。然后，以最小化负荷曲线簇内FDTW距离为目标，提出了基于重心平均算法的行业典型负荷曲线辨识方法。最后，以浙江省某市工商业用户为例进行验证分析，算例结果表明所提方法可以准确量度负荷曲线形态相似性，快速划分行业用电类型并有效辨识具有共同形态特征的典型负荷曲线。

Abstract

The identification of typical power load curves for diverse industries is of great significance to the operation scheduling

sale strategy making and risk management of electric power companies. For that reason

an identification method for typical industrial power load curves is proposed based on pruning strategy and density peak clustering. Firstly

the fast dynamic time warping (FDTW) distance index is proposed to measure the similarity of power load curves after time shift and alignment

and a pruning strategy to search FDTW distance is proposed to achieve accurate and efficient measurement of the shape differences among load curves. Secondly

a classification method to divide load power consumption types based on weighted clustering by fast search and find of density peaks algorithm and the identification method for user industrial information errors are proposed. Thirdly

a method for identifying typical industrial power load curves based on the barycenter average algorithm that aims to minimize the FDTW distance within the cluster of load curves is proposed. Finally

case studies on a regional industrial and commercial users in Zhejiang Province

China are performed to verify the proposed identification method. The results show that the proposed method can accurately measure the shape similarity of power load curves

rapidly classify the industrial power consumption types and effectively identify the typical power load curves with common shape characteristics.

关键词

Keywords

references

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