基于Pearson相关系数与OPTICS的电压暂降同源识别方法技术

本发明专利技术提供一种基于Pearson相关系数与OPTICS的电压暂降同源识别方法，包括以下步骤：S1、获取电压暂降监测装置记录的暂降监测数据；S2、基于Pearson相关系数对暂降监测数据相似度进行量化；S3、获取暂降监测数据的同源识别特征，通过OPTICS算法基于暂降监测数据的同源识别特征进行同源聚类，输出聚类结果可达图，所述同源识别特征包括暂降监测数据相似度和暂降持续时间；S4、基于可达图凹陷数量统计聚类结果簇数，输出同源识别结果。本发明专利技术避免了同源识别特征过于单一的问题，可发现不同密度的簇，最终得到电压暂降同源识别结果，电压暂降同源识别结果可以有效剔除重复的冗余信息，获知地区暂降真实发生水平，提高数据的价值密度，降低计算分析的强度与难度。

【技术实现步骤摘要】
基于Pearson相关系数与OPTICS的电压暂降同源识别方法
本专利技术涉及电压暂降同源识别
，尤其涉及一种基于Pearson相关系数与OPTICS的电压暂降同源识别方法。
技术介绍
现代工业与高新技术的快速发展使各种对电压暂降敏感的智能化、自动化工业设备大量投入到生产中，而因电压暂降导致的设备工作失效往往会对用户造成巨大的经济损失。基于此，电压暂降的预防与治理变得尤为重要。而对电压暂降进行监测是防治的基础与前提，随着我国智能电网的发展，电力系统中安装的电能质量监测装置越来越多，许多地区包含电压暂降信息的监测数据逐渐呈现出冗余的状态。如何在大量的电压暂降监测数据中掌握电压暂降的真正水平状态，排除冗余信息的干扰，降低数据计算的强度，对电压暂降的监测与防治、减少国民生产经济损失以及合理评估区域电压暂降水平有着重要并深远的意义。电压暂降同源识别并可从一段时间内某系统监测装置记录的众多暂降事件数据中得到真实暂降发生数。由于监测装置之间存在对时误差、采样率不统一及暂降经变压器传播会发生波形变换的影响，无法直接利用监测装置记录的发生时间与波形进行同源识别。因此目前关于电压暂降同源识别的研究主要集中于：如何获取考虑变压器传递影响的暂降数据波形相似度距离，以及对得到的波形相似度进行同源聚类的聚类方法选取。但现有研究存在仅以波形相似度作为同源识别特征过于单一，且使用的聚类方法不能发现不同密度的簇的问题。
技术实现思路
鉴于此，本专利技术提出采用Pearson相关系数量化的波形相似度及暂降数据持续时间共同作为电压暂降同源识别特征，从暂降监测数据中提取出不同数据的同源检测特征信息；利用OPTICS(OrderingPointstoIdentifytheClusteringStructure)算法对计算得到的特征信息进行聚类，可以发现不同密度的簇，最终得到电压暂降同源识别结果，从而克服或至少部分解决现有技术所存在的上述问题。本专利技术第一方面提供一种基于Pearson相关系数与OPTICS的电压暂降同源识别方法，包括以下步骤：S1、获取电压暂降监测装置记录的暂降监测数据；S2、基于Pearson相关系数对暂降监测数据相似度进行量化；S3、获取暂降监测数据的同源识别特征，通过OPTICS算法基于暂降监测数据的同源识别特征进行同源聚类，输出聚类结果可达图，所述同源识别特征包括暂降监测数据相似度和暂降持续时间；S4、基于可达图凹陷数量统计聚类结果簇数，输出同源识别结果。进一步的，所述步骤S1具体还包括：S11、计算暂降监测数据中各相电压的暂降幅值；S12、比较各相电压的暂降幅值，选取暂降幅值最低的一相作为暂降相；S13、保留暂降监测数据中的暂降相，去除其他数据。进一步的，所述步骤S13具体还包括：对暂降相电压幅值标幺化。进一步的，所述步骤S2具体包括：S21、从暂降监测数据中选取基准数据，基于基准数据数据量对非基准数据数据量进行统一化；S22、设基准数据与自身的Pearson相关系数为P0，计算各非基准数据与基准数据之间的Pearson相关系数Pi。进一步的，所述从暂降监测数据中选取基准数据具体包括：S211、计算暂降监测数据的暂降持续时间获得暂降段；S212、比较参与同源识别的所有暂降监测数据的暂降段采样点个数，选择暂降段采样点最少的暂降监测数据作为基准数据。进一步的，所述基于基准数据数据量对非基准数据数据量进行统一化，具体包括：S213、获取基准数据和非基准数据暂降段的采样信息，基于采样信息分别获得基准数据数据量N0和非基准数据数据量Ni；S214、对非基准数据进行采样点数量缩减，使其暂降段采样点数量与基准数据相同。进一步的，在步骤S21和S22之间还包括步骤：S21.5、将暂降监测数据i的暂降波形乘以多台变压器传播特性的等效传递矩阵Tx，x＝[1,13]，得到电压暂降经变压器传递后波形矩阵Si，Si＝[Si1,Si2,...Si13]。进一步的，所述步骤S3具体包括：S31、获取进行同源聚类的数据点特征集合C，C的表达式为：其中，t0为基准数据暂降持续时间，tn为非基准数据暂降持续时间，P0、Pn分别为基准数据与非基准数据n的Pearson相关系数，n为非基准数据数；S32、基于OPTICS算法对C进行聚类，输出可达图展示聚类结果。本专利技术第二方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现前述第一方面所述的方法。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：(1)与现有技术相比，本专利技术采用Pearson相关系数量化的波形相似度及暂降持续时间共同作为电压暂降同源识别特征，避免了同源识别特征过于单一的问题；(2)本专利技术利用OPTICS算法对同源识别特征进行同源聚类，可以发现不同密度的簇，最终得到电压暂降同源识别结果，电压暂降同源识别结果可以有效剔除重复的冗余信息，获知地区暂降真实发生水平，提高数据的价值密度，降低计算分析的强度与难度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的优选实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术一实施例提供的基于Pearson相关系数与OPTICS的电压暂降同源识别方法整体流程示意图。图2是本专利技术一实施例提供的非基准数据采样点缩减方法流程示意图。图3是本专利技术另一实施例提供的基于Pearson相关系数与OPTICS的电压暂降同源识别方法整体流程示意图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所列举实施例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。此外，下面所描述的本专利技术不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。参照图1，本专利技术实施例提供一种基于Pearson相关系数与OPTICS的电压暂降同源识别方法，所述方法包括以下步骤：S1、获取电压暂降监测装置记录的暂降监测数据。S2、基于Pearson相关系数对暂降监测数据相似度进行量化。示例性地，本实施例采用Pearson相关系数度量暂降波形之间的相似度，Pearson相关系数可以用于量化两个变量之间的线性相关性，其定义式为：式中，和为n个数据的平均值，相关系数P的取值范围为(-1,1)，若P的绝对值越接近于1，则表明x和y的相关度越高、越相似。S3、获取暂降监测数据的同源识别特征，通过OPTICS算法基于暂降监测数据的同源识别特征进行同源聚类，输出聚类结果可达图，所述同源识别特征包括暂降监测数据相似度和暂降持续时间。示例性地，OPTICS算法是基于密度的聚类方法，可以发现不同形状、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于Pearson相关系数与OPTICS的电压暂降同源识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/nS1、获取电压暂降监测装置记录的暂降监测数据；/nS2、基于Pearson相关系数对暂降监测数据相似度进行量化；/nS3、获取暂降监测数据的同源识别特征，通过OPTICS算法基于暂降监测数据的同源识别特征进行同源聚类，输出聚类结果可达图，所述同源识别特征包括暂降监测数据相似度和暂降持续时间；/nS4、基于可达图凹陷数量统计聚类结果簇数，输出同源识别结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于Pearson相关系数与OPTICS的电压暂降同源识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1、获取电压暂降监测装置记录的暂降监测数据；
S2、基于Pearson相关系数对暂降监测数据相似度进行量化；
S3、获取暂降监测数据的同源识别特征，通过OPTICS算法基于暂降监测数据的同源识别特征进行同源聚类，输出聚类结果可达图，所述同源识别特征包括暂降监测数据相似度和暂降持续时间；
S4、基于可达图凹陷数量统计聚类结果簇数，输出同源识别结果。


2.根据权利要求1所述的一种基于Pearson相关系数与OPTICS的电压暂降同源识别方法，其特征在于，所述步骤S1具体还包括：
S11、计算暂降监测数据中各相电压的暂降幅值；
S12、比较各相电压的暂降幅值，选取暂降幅值最低的一相作为暂降相；
S13、保留暂降监测数据中的暂降相，去除其他数据。


3.根据权利要求1所述的一种基于Pearson相关系数与OPTICS的电压暂降同源识别方法，其特征在于，所述步骤S13具体还包括：对暂降相电压幅值标幺化。


4.根据权利要求1所述的一种基于Pearson相关系数与OPTICS的电压暂降同源识别方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
S21、从暂降监测数据中选取基准数据，基于基准数据数据量对非基准数据数据量进行统一化；
S22、设基准数据与自身的Pearson相关系数为P0，计算各非基准数据与基准数据之间的Pearson相关系数Pi。


5.根据权利要求4所述的一种基于Pearson相关系数与OPTICS的电压暂降同源识别方法，其特征在于，所述从暂降监测数据中选取基准数据具体包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：伍智鹏，李天楚，李献，邢锋，方铭，李科得，邢博宇，叶世锋，尹舵，林明健，
申请(专利权)人：海南电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：海南;46