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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明公开一种基于极值优先聚类策略的时间序列聚类方法，包括：1根据初始功率序列统计各聚类段的功率极值点分布特征；2根据聚类段包含的功率极值数量计算聚类段的聚类中心向量；3根据聚类段的聚类中心向量，按时间顺序计算所有相邻聚类段的相似度；4根据相邻聚类段含极值情况，合并相似度最小的两个连续聚类段；5重复步骤1‑4，直到剩余聚类段数满足要求，得到聚类后的功率序列。本发明通过提高含极值聚类段的合并优先级，使聚类结果可以有效反映初始功率序列的极值分布信息，降低聚类误差。

主权项：1.一种基于极值优先聚类策略的时间序列聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、利用式1构建初始功率序列P，并定义初始聚类段数为O，初始化O＝S，定义初始聚类段集合为IP； 式1中：Pn为第n条母线上的功率矩阵，和分别为第n条母线上的负荷、风电和光伏的功率序列，N为母线的总数，S表示初始功率序列的时间长度；步骤二、利用式2确定初始功率序列P的极大值点和极小值点对应的时刻集合Tex； 式2中：Tex,n表示第n条母线上初始功率序列的极值点对应的时刻集合，和分别为第n条母线上的负荷，风电和光伏功率序列的极值时刻集合；步骤三、确定聚类结束时的剩余的聚类段数Q；步骤四、根据第I个聚类段的起始时刻tI,S和结束时刻tI,E，计算每一个聚类段的聚类中心；I∈IP；步骤五、根据聚类段序号集合IP内的所有聚类段对应的聚类中心，利用式3合并各聚类段对应的聚类中心向量，从而得到总聚类中心向量 式3中：表示第I个聚类段中各节点负荷、风电和光伏数据的聚类中心组成的向量，表示与第I个聚类段相邻的第J个聚类段中各节点负荷、风电和光伏数据的聚类中心组成的向量，R1,I表示初始功率序列P在TI时段中包含极值的所有列集合，表示初始功率序列P中R1,I在第I个聚类段中的聚类中心，R2,I表示初始功率序列P在TI时段中不包含极值的所有列集合，表示初始功率序列P中R2,I在第I个聚类段中的聚类中心；步骤六、利用式4计算和之间的相似度DISI,J； 式4中，tJ,S和tJ,E分别表示第J个聚类段的起始时刻和结束时刻；步骤七、根据式5确定相似度最小的两个相邻聚类段序号I′和J′并作为候选的合并聚类段； 步骤八、根据第I′、第J′个聚类段的极值分布确定聚类段合并方式，并对第I′、第J′个聚类段进行合并；步骤九、输出各聚类段的聚类中心并按式6计算聚类集合IP中第I个聚类段的持续时间τI，从而得到聚类集合IP中各聚类段的持续时间τ：τI＝tI,E-tI,S+1I∈IP6。

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百度查询： 合肥工业大学 一种基于极值优先聚类策略的时间序列聚类方法