一种台区户变关系辨识方法及设备与流程

技术特征：
1.一种台区户变关系辨识方法，包括：s1.利用自然离群因子算法计算各用户的自然离群因子，根据所述自然离群因子排除异常用户；s2.对于步骤s1排除异常用户后剩下的待分析用户，根据用户的电压数据对用户聚类，得到各待分析用户对应的用户聚类集合；s3.根据所述用户聚类集合中各用户的用电量和台变的供电量计算各用户聚类集合的归属权重，根据所述归属权重完成户变关系辨识。2.根据权利要求1所述的台区户变关系辨识方法，其特征在于，所述步骤s3包括：以台区线损率波动最小建立目标函数如下式表达，求解所述目标函数得到用户聚类集合的归属权重，，其中，表示统计天数，表示集合在第天的用电量，表示当前分析台变在第天的供电量，表示集合的归属权重，表示用户聚类集合数量；所述目标函数的约束由下式表达，，和分别表示台区线损率的上、下限值；归属权重满足设定条件时表示集合所包括的用户归属当前分析台变。3.根据权利要求1所述的台区户变关系辨识方法，其特征在于，所述步骤s1包括：s101.获取各用户的电压数据构建数据集合；s102.计算所述集合中各数据点的自然离群因子；s103.排除满足设定值的自然离群因子所对应的异常用户。4.根据权利要求3所述的台区户变关系辨识方法，其特征在于，所述步骤s102包括：s1021.利用自然最近邻搜索算法确定各数据点的近邻数；s1022.计算各数据点的第距离和局域可达密度；s1023.根据所述第距离和局域可达密度计算数据点的自然离群因子。5.根据权利要求4所述的台区户变关系辨识方法，其特征在于，所述自然离群因子的计
算包括：，表示数据点的自然离群因子，和分别表示数据点和的局域可达密度，表示数据点的自然影响空间。6.根据权利要求4所述的台区户变关系辨识方法，其特征在于，所述第距离的计算包括：计算数据点与集合中其余数据点的距离，当存在一个数据点与数据点的距离满足以下条件时，表示为数据点的第距离；所述条件为大于至少个除点和以外的数据点与点的距离，且小于至多k
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1个除点和以外的数据点与点的距离。7.根据权利要求1所述的台区户变关系辨识方法，其特征在于，所述步骤s2包括：s201.计算任意两个待分析用户的电压相似性；s202.根据电压相似性将每个待分析用户及其相似用户进行聚类，得到各待分析用户对应的用户聚类集合。8.根据权利要求7所述的台区户变关系辨识方法，其特征在于，所述步骤s202包括：s2021.寻找与用户的电压相似性满足设定值的用户，构成用户的初始用户聚类集合；s2022.令，排除集合中的重复元素，更新集合，表示集合中的用户元素对应的用户聚类集合，；s2023.若更新后的集合有新增元素，重复步骤s2022，否则令，若则重复步骤s2021，否则进入步骤s2024，m表示待分析用户数量；s2024.完成聚类，合并相同的集合得到至少一个用户聚类集合。9.根据权利要求7所述的台区户变关系辨识方法，其特征在于，所述步骤s2的电压相似性按以下表达式计算，，表示用户与用户的电压相似性，、分别表示用户 、的电压数据，
表示期望值。10.一种户变关系辨识设备，包括处理器和存储器，其中存储器用于存储计算机程序，其特征在于，所述计算机程序由处理器加载并执行时实现权利要求1
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9任一项所述的台区户变关系辨识方法。

技术总结
本申请一种台区户变关系辨识方法及设备，属于户变关系辨识技术领域，所述方法包括：S1.利用自然离群因子算法计算各用户的自然离群因子，根据自然离群因子排除异常用户；S2.对于步骤S1排除异常用户后剩下的待分析用户，根据用户的电压数据对用户聚类，得到各待分析用户对应的用户聚类集合；S3.根据各用户聚类集合的用电量和台变的供电量计算各用户聚类集合的归属权重，根据归属权重完成户变关系辨识。利用自然离群因子算法排除户变关系异常的用户，并根据电压数据进行用户聚类，根据电量数据完成辨识，自然离群因子算法无需预设近邻数k，有效提升算法性能。有效提升算法性能。有效提升算法性能。


技术研发人员：张殷 武利会 王俊波 李新 蒋维 罗容波 范心明 李国伟 唐琪 曾庆辉 陈贤熙 刘少辉 吴焯军 刘昊 欧晓妹 王云飞 梁年柏
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司佛山供电局
技术研发日：2021.11.08
技术公布日：2021/12/3