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申请/专利权人：山东大学
摘要：本公开提供了保留多维时序特征的场景分解聚类与评估方法及系统，涉及储能数据分解和聚类技术领域，包括：基于季节性分解算法将净功率原始数据进行分解，将分解得到的趋势分量按周期求和作为长周期分量，周期分量与残差分量叠加作为短周期分量；将短周期分量进行切割，计算每个周期数据特征值，并将特征值与短周期分量组合为聚类数据；基于自组织映射神经网络与K均值聚类算法进行聚类，得到聚类中心和聚类索引，作为储能规划典型场景；根据聚类索引进行短周期分量全时序重构，得到全时序连接数据，将全时序连接数据与长周期分量进行叠加，得到最终重构的全周期数据，建立多维时序特征评价指标评估重构数据对原始数据信息的还原度。
主权项：1.保留多维时序特征的场景分解聚类与评估方法，其特征在于，包括：获取储能系统全年的净功率原始数据；基于季节性分解算法将净功率原始数据分解为趋势分量、周期分量和残差分量，并将趋势分量按周期求和作为长周期分量，周期分量与残差分量叠加作为短周期分量；将短周期分量按照分解周期切割，计算每个周期数据的特征值，并将特征值与短周期分量组合为聚类数据；基于自组织映射神经网络对聚类数据进行自组织聚类，得到最佳聚类个数和初始聚类中心；基于最佳聚类个数和初始聚类中心，采用K均值聚类算法进行再次聚类，得到新的聚类中心和聚类索引，作为储能规划典型场景；根据聚类索引进行短周期分量全时序重构，得到全时序连接数据，并建立多维时序特征评价指标，量化重构数据与原始数据之间的一致性，全面评价重构数据对原始数据信息的还原度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 保留多维时序特征的场景分解聚类与评估方法及系统
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