基于面板数据加权聚类的同调机组分群方法

摘要

本发明属于电力系统动态等值技术领域，尤其涉及一种基于面板数据加权聚类的同调机组分群方法，包括：在故障条件下仿真得到发电机数据，形成面板数据；计算面板数据截面指标权重、时间序列上各时间点权重；计算各台机组间的特征指标绝对值距离矩阵、临近时点增长率距离矩阵以及波动变异程度距离矩阵，计算各距离矩阵权重形成综合加权距离矩阵，利用Ward.D聚类法实现同调机组的分群。在聚类中考虑特征指标权重和时间权重，将由单一特征的同调机组识别转变为多特征的综合决策，既考虑了功角曲线、电压、转子动能的相似程度又考虑了各特征量在相邻时间段的变化以及整体的波动，具有良好的聚类效果和很高的计算效率，适合于大规模系统同调分群。