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申请/专利权人：国网山东省电力公司济南供电公司;国家电网有限公司
摘要：本发明涉及一种模糊C均值聚类的馈线负荷性质分析方法，包括：采集馈线的历史负荷数据，对历史负荷数据进行聚类找到聚类中心的目标负荷数据序列；计算目标负荷数据序列的目标变化趋势序列；预设c种典型负荷数据序列，计算各种典型负荷数据序列的参考变化趋势序列；计算目标变化趋势序列和各个参考变化趋势序列之间时间弯曲欧式距离；利用模糊C均值聚类方法和时间弯曲欧式距离求解目标变化趋势序列相对各个参考变化趋势序列隶属度函数；确定最大隶属度函数，并取最大隶属度函数所对应的典型负荷数据序列的类型即为馈线的类型。本发明结合变化趋势序列与时间弯曲欧式距离的优异特性，提高馈线负荷性质分类拟合的精准度。
主权项：1.一种模糊C均值聚类的馈线负荷性质分析方法，其特征在于，包括：按时序采集馈线的历史负荷数据，对历史负荷数据进行聚类找到聚类中心的目标负荷数据序列；计算目标负荷数据序列的目标变化趋势序列；预设c种典型负荷数据序列，计算各种典型负荷数据序列的参考变化趋势序列；计算目标变化趋势序列和各个参考变化趋势序列之间时间弯曲欧式距离，包括：计算目标变化趋势序列和各个参考变化趋势序列，r=1,2,3……c，之间的欧式距离，公式如下： 利用欧式距离构建欧式距离矩阵；构建累计代价矩阵，累计代价矩阵中元素如下： ；其中，若,则代表X´左移一个时间间隔匹配序列Y´；若,则代表X´右移一个时间间隔匹配序列Y´；则目标变化趋势序列和各个参考变化趋势序列之间时间弯曲欧式距离为： ；利用模糊C均值聚类方法和时间弯曲欧式距离求解目标变化趋势序列相对各个参考变化趋势序列隶属度函数，公式如下： ；确定最大隶属度函数，并取最大隶属度函数所对应的典型负荷数据序列的类型即为馈线负荷的类型。
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