王星華，許炫壕，周亞武

(廣東工業(yè)大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，廣州 510006)

一種基于Pearson相關(guān)系數(shù)的電力用戶負(fù)荷曲線聚類算法

王星華，許炫壕，周亞武

(廣東工業(yè)大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，廣州 510006)

提出一種基于Pearson相關(guān)系數(shù)作為聚類判據(jù)的負(fù)荷曲線聚類算法——Pearson相關(guān)聚類(Pearson Correlation Clustering, PCC)。首先對(duì)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清理以及去噪處理，再選擇合適的降維算法以降低數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性。提出利用Pearson相關(guān)系數(shù)閾值作為聚類中心選擇依據(jù)的方法解決初始聚類中心選擇的隨機(jī)性；利用電力負(fù)荷曲線數(shù)據(jù)與聚類中心之間的Pearson相關(guān)系數(shù)進(jìn)行聚類，以DBI指標(biāo)作為聚類效果的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，分析了不同系數(shù)對(duì)聚類效果的影響。算例結(jié)果表明，該算法相比傳統(tǒng)算法運(yùn)行時(shí)間短，魯棒性強(qiáng)，聚類效果更好。

Pearson相關(guān)系數(shù)；負(fù)荷曲線分類；降維；中值濾波；聚類有效性

隨著智能電網(wǎng)的普及，電網(wǎng)運(yùn)行、維護(hù)以及管理過(guò)程產(chǎn)生了大量電力數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)產(chǎn)生于智能電網(wǎng)系統(tǒng)的各個(gè)環(huán)節(jié)中，其中用戶側(cè)大數(shù)據(jù)占了很大比重，因此有必要對(duì)用戶側(cè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，為智能電網(wǎng)規(guī)劃和運(yùn)行提供有益參考[1]。用戶側(cè)大數(shù)據(jù)中，包含了大量電力用戶的日/月負(fù)荷曲線，通過(guò)對(duì)這些電力消費(fèi)信息進(jìn)行專門的分析研究并獲取相應(yīng)的負(fù)荷模式，可以為電網(wǎng)公司的決策提供依據(jù)[2]。

當(dāng)前國(guó)內(nèi)對(duì)電力負(fù)荷聚類分析研究已經(jīng)起步，作為輔助電力負(fù)荷聚類分析的工具，各種聚類算法及其改進(jìn)算法不斷地被提出并應(yīng)用于具體工程。文獻(xiàn)[3]以函數(shù)型數(shù)據(jù)分析和k-means 算法結(jié)合對(duì)電力負(fù)荷進(jìn)行分類分析。文獻(xiàn)[4]將余弦相似度和歐氏距離結(jié)合組成雙層聚類算法應(yīng)用于負(fù)荷形態(tài)組合識(shí)別。文獻(xiàn)[5]針對(duì)FCM聚類算法易受初始聚類中心選擇影響及極易陷入局部最小值的缺陷，提出了對(duì)初始聚類中心進(jìn)行改進(jìn)的FCM聚類算法。

以上研究均以歐氏距離作為聚類的相似性判據(jù)。但以歐式距離作為相似性判據(jù)易受噪聲和尖峰值影響，且歐式距離反映的是曲線間距離，而負(fù)荷曲線聚類更側(cè)重于曲線輪廓的聚類。因此，為了更加充分反映曲線相似性，綜合考慮以上文獻(xiàn)中聚類算法的優(yōu)缺點(diǎn)，本文提出一種基于Pearson相關(guān)系數(shù)的負(fù)荷曲線聚類算法——Pearson相關(guān)聚類(Pearson Correlation Clustering, PCC)。聚類過(guò)程中，首先對(duì)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清理以及去噪處理，選擇合適的降維算法進(jìn)行降維，再利用Pearson相關(guān)系數(shù)作為相似性判據(jù)選取初始聚類中心，并對(duì)負(fù)荷曲線進(jìn)行聚類分析。與傳統(tǒng)聚類算法進(jìn)行對(duì)比的結(jié)果表明，該算法運(yùn)行效率高、魯棒性強(qiáng)，能夠得到較好的聚類結(jié)果。

1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文研究算例數(shù)據(jù)采用兩個(gè)數(shù)據(jù)集：一是來(lái)源于某市5類用戶類別的2 340個(gè)電力客戶同一日期的24點(diǎn)日負(fù)荷曲線；二是某市4類用戶類別的1 023個(gè)電力客戶某年的12點(diǎn)月負(fù)荷曲線。兩數(shù)據(jù)源的用戶數(shù)分別如表1、2所示。

表1 數(shù)據(jù)1用戶類別

表2 數(shù)據(jù)2用戶類別

1.2 數(shù)據(jù)清理及去噪

為了避免數(shù)據(jù)采集過(guò)程中出現(xiàn)的偏差對(duì)聚類結(jié)果的影響，采用以下措施進(jìn)行數(shù)據(jù)清理及去噪：

1) 錯(cuò)誤數(shù)據(jù)清理。采集設(shè)備停止工作或者傳輸過(guò)程中斷，導(dǎo)致部分電力用戶缺失數(shù)據(jù)甚至無(wú)數(shù)據(jù)，因此當(dāng)某一負(fù)荷曲線數(shù)據(jù)全為0時(shí)，則剔除該數(shù)據(jù)。

2) 異常數(shù)據(jù)修復(fù)?？紤]到負(fù)荷功率的暴增或者驟降情況，當(dāng)負(fù)荷曲線功率相鄰點(diǎn)的差值相差較大時(shí)，利用文獻(xiàn)[6]中基于Lagrange插值的Neville算法對(duì)曲線X={x1,x2,…,xn}進(jìn)行插值修復(fù)。

3) 數(shù)據(jù)去噪。針對(duì)數(shù)據(jù)中“噪聲”所導(dǎo)致的曲線毛刺問(wèn)題，采取中值濾波方法對(duì)數(shù)據(jù)源負(fù)荷曲線進(jìn)行去噪處理。中值濾波的原理為：給定一個(gè)輸入數(shù)據(jù)，重新計(jì)算每一個(gè)x的輸出值y，得到新的輸出值,相當(dāng)于y= new(x)。其中，new函數(shù)的操作是，從在以x為中心，長(zhǎng)度為2l的原信號(hào)中(區(qū)間為[x-l+1,x+l])，提取出這段區(qū)間內(nèi)中間的那個(gè)值，作為y=new(x)的結(jié)果。經(jīng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，l取2時(shí)效果最佳。

1.3 降維算法

隨著智能電網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，電力數(shù)據(jù)的數(shù)量呈海量增長(zhǎng)，采集設(shè)備的精度提高使數(shù)據(jù)維數(shù)也越來(lái)越高。為了提高算法的效率和可行性，有必要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維操作。假設(shè)每條負(fù)荷曲線的維數(shù)為W，經(jīng)降維后將適當(dāng)縮小維數(shù)為W1，即降維的目的是用盡可能低維數(shù)的負(fù)荷曲線代替原來(lái)的負(fù)荷曲線，并保證原負(fù)荷曲線不會(huì)因降維而失真過(guò)多。

文獻(xiàn)[7]對(duì)Sammon映射、SOM映射、PCA以及FE降維算法進(jìn)行對(duì)比分析，分析得出PCA降維算法所需時(shí)間最短，且可以最大程度地保護(hù)數(shù)據(jù)原始信息，因此本文數(shù)據(jù)降維采用PCA降維算法。

分別對(duì)兩數(shù)據(jù)源使用PCC算法進(jìn)行降維聚類以及未降維聚類，所用時(shí)間對(duì)比如圖1所示。

圖1 降維前后聚類時(shí)間對(duì)比圖

對(duì)比降維前后聚類用時(shí)可知，降維處理可很大程度減少聚類算法耗時(shí)。

2 PCC聚類算法原理

2.1 Pearson相關(guān)系數(shù)

在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，考察兩個(gè)事物(數(shù)據(jù)變量)之間相關(guān)程度的系數(shù)稱為相關(guān)系數(shù)。如果有兩個(gè)變量X={x1,x2,…,xn}和Y={y1,y2,…,yn}，根據(jù)最終計(jì)算出的相關(guān)系數(shù)的大小可以有以下三層含義：

1) 相關(guān)系數(shù)為0，X、Y兩變量間無(wú)關(guān)系；

2)X的值增大(減小)，Y值增大(減小)，兩個(gè)變量為正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)在0.00與1.00之間；

3)X的值增大(減小)，Y值減小(增大)，兩個(gè)變量為負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)在-1.00與0.00之間。

由上可知，相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值越大，相關(guān)性越強(qiáng)，相關(guān)系數(shù)越接近于1或-1，相關(guān)性越強(qiáng)，相關(guān)系數(shù)越接近于0，相關(guān)性越弱。

Pearson相關(guān)也稱為積差相關(guān)，它以兩變量間的離均差積和與離均差平方和為算術(shù)基礎(chǔ)進(jìn)行計(jì)算。

Pearson相關(guān)系數(shù)p的計(jì)算公式為

X的離均差平方和LXX為

Y的離均差平方和LYY為

X、Y間的離均差積和LXY為

Pearson相關(guān)系數(shù)p的判斷標(biāo)準(zhǔn)如表3所示。

表3 Pearson相關(guān)系數(shù)p的判斷標(biāo)準(zhǔn)

2.2 基于Pearson相關(guān)系數(shù)的初始聚類中心選取

為了提高算法的運(yùn)行效率和聚類精確性，需要對(duì)數(shù)據(jù)源中大量數(shù)據(jù)選取合適的初始聚類中心。本文初始聚類中心的選取原理是：事先設(shè)定一個(gè)初始相關(guān)系數(shù)閾值，使得到的初始聚類中心之間的相關(guān)系數(shù)盡量小于該閾值，即各初始聚類中心之間的相關(guān)性盡可能小，可以使原本隨機(jī)生成的初始聚類中心變成有目的性的選取，提高算法精確性。

設(shè)X={x1,x2,…,xn}為待聚類數(shù)據(jù)集，設(shè)類間最大相關(guān)系數(shù)閾值為?，聚類數(shù)目為K，初始聚類中心選取步驟如下：

Step 1 計(jì)算任意兩組數(shù)據(jù)之間的Pearson相關(guān)系數(shù)，并生成系數(shù)矩陣Q，將系數(shù)最大的兩個(gè)數(shù)據(jù)歸為一類，并取兩個(gè)數(shù)據(jù)的中點(diǎn)作為第一個(gè)聚類中心。

Step 2 根據(jù)事先設(shè)定的用于聚類中心選擇的系數(shù)閾值?，利用系數(shù)矩陣Q，檢測(cè)與第一個(gè)聚類中心的兩組數(shù)據(jù)的系數(shù)都小于?的所有數(shù)據(jù)，并在其中選擇系數(shù)最高的兩個(gè)數(shù)據(jù)定為一類，且取兩個(gè)數(shù)據(jù)的中點(diǎn)為第二類聚類中心。

Step 3 同理，在剩下的數(shù)據(jù)中整理與已經(jīng)確定的數(shù)據(jù)的系數(shù)都小于?的數(shù)據(jù)，并在這些數(shù)據(jù)中選擇系數(shù)最高的兩個(gè)數(shù)據(jù)定為一類，且取兩個(gè)數(shù)據(jù)的中點(diǎn)為新一類聚類中心。

Step 4 重復(fù)Step 3，直至找到K類為止。

此流程利用系數(shù)矩陣Q及系數(shù)閾值對(duì)初始聚類中心進(jìn)行判斷，以數(shù)據(jù)點(diǎn)和已確定數(shù)據(jù)點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行比較，避免了傳統(tǒng)方法中將聚類中心與全部數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行比較，大幅度減少了所需運(yùn)算量，且精度比傳統(tǒng)隨機(jī)性選擇方法要高。

2.3 PCC算法流程

根據(jù)已得到的系數(shù)矩陣Q和已選定的初始聚類中心，PCC算法的原理為：假設(shè)初始聚類中心為K類，根據(jù)系數(shù)矩陣Q，分別比較某一數(shù)據(jù)點(diǎn)到K類聚類中心的相關(guān)系數(shù)，與哪一類的相關(guān)系數(shù)最大即最相似則歸為哪一類。歸類后重新計(jì)算聚類中心，重復(fù)歸類，直至滿足聚類結(jié)束迭代條件。PCC算法具體流程如下：

Step 1 由初始聚類中心選取規(guī)則得出初始聚類中心mi={m1,m2,…,mK}，K為聚類個(gè)數(shù)。

Step 2 設(shè)yj為第j個(gè)樣本，找出yj與mi所有的最大相關(guān)系數(shù)Qmax，將其歸入對(duì)應(yīng)的聚類中心所屬的類中。

Step 3 設(shè)ni是第i類已聚類樣本的個(gè)數(shù)，yij為第i類中第j個(gè)樣本，由下式重新計(jì)算聚類中心mi：

Step 4 設(shè)t為迭代次數(shù)，按下式計(jì)算Y中所有樣本的系數(shù)誤差偏移量J(t)，并與前一次系數(shù)誤差偏移量J(t-1)比較：

式中：N為樣本數(shù)據(jù)總個(gè)數(shù);r為系數(shù)誤差偏移系數(shù);NQ≥r為樣本數(shù)據(jù)各類別中Q≥r的樣本總數(shù)。

Step 5 若J(t)-J(t-1)<ε，即J(t)趨于穩(wěn)定，則算法結(jié)束，否則轉(zhuǎn)Step 2重復(fù)迭代。

由以上PCC算法流程，結(jié)合聚類有效性指標(biāo)檢驗(yàn)，設(shè)最小聚類數(shù)為L(zhǎng)mim，最大聚類數(shù)為L(zhǎng)max，有效性指標(biāo)為IDBI，聚類算法總流程如圖2所示。

2.4 聚類有效性指標(biāo)

圖2 PCC算法總流程

為確定最佳聚類數(shù)和最佳聚類結(jié)果，引入聚類有效性指標(biāo)進(jìn)行聚類效果評(píng)價(jià)。文獻(xiàn)[7]對(duì)SSE、CHI、DBI三種指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，驗(yàn)證得DBI指標(biāo)曲線的拐點(diǎn)更為直觀，計(jì)算公式簡(jiǎn)單且變化范圍小，更適合作為電力用戶負(fù)荷曲線的聚類有效性指標(biāo)。因此本文采用的聚類有效性指標(biāo)為DBI指標(biāo)，DBI計(jì)算公式如下：

式中：K為聚類數(shù)目;d(Xk)和d(Xj)為矩陣內(nèi)部距離;d(ck,cj)為向量間的距離。IDBI越小則表明聚類結(jié)果越好。

3 算例分析

3.1 電網(wǎng)實(shí)際負(fù)荷曲線聚類結(jié)果

如上所述，本文采用兩個(gè)數(shù)據(jù)集，經(jīng)數(shù)據(jù)清理、去噪后，數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)分類如表4、5所示。

表4 數(shù)據(jù)源1清理后數(shù)據(jù)分類

表5數(shù)據(jù)源2清理后數(shù)據(jù)分類

Table5Dataclassificationofdatasource2aftercleaning

ABCD總計(jì)4286408142984

設(shè)定該算例初始聚類中心選取閾值?=0.7，系數(shù)誤差偏移系數(shù)r=0.7，ε=0.000 5。

以聚類有效性指標(biāo)IDBI判定聚類最佳結(jié)果，如圖3所示。結(jié)果表明：對(duì)于數(shù)據(jù)源1，當(dāng)聚類數(shù)為6時(shí)，IDBI最小，最佳聚類數(shù)為6；對(duì)數(shù)據(jù)源2，當(dāng)聚類數(shù)為4時(shí)，IDBI最小，最佳聚類數(shù)為4。

圖3 數(shù)據(jù)源1與數(shù)據(jù)源2的IDBI曲線

經(jīng)PCC算法聚類后，兩數(shù)據(jù)源的聚類結(jié)果如圖4、5所示。

圖4 數(shù)據(jù)源1聚類結(jié)果

圖5 數(shù)據(jù)源2聚類結(jié)果

保持?=0.7不變，分別設(shè)定r=0.6和r=0.8，對(duì)數(shù)據(jù)源1進(jìn)行聚類，由聚類有效性指標(biāo)IDBI判定聚類最佳結(jié)果，如圖6所示。

圖6 ?=0.7時(shí)數(shù)據(jù)源1最佳聚類數(shù)對(duì)比

保持r=0.7不變，分別設(shè)定?=0.6和?=0.8，對(duì)數(shù)據(jù)源1進(jìn)行聚類，由聚類有效性指標(biāo)IDBI判定聚類最佳結(jié)果，如圖7所示。

圖7 r=0.7時(shí)數(shù)據(jù)源1最佳聚類數(shù)對(duì)比

3.2 結(jié)果分析及對(duì)比

由圖4可知，經(jīng)PCC算法聚類之后，數(shù)據(jù)源1分為6類，負(fù)荷類型主要為單峰型、雙峰型、平穩(wěn)型以及避峰型，具體分類數(shù)如表6所示。表6結(jié)果表明，數(shù)據(jù)源1分類結(jié)果與實(shí)際結(jié)果偏差不大，能較好地將數(shù)據(jù)進(jìn)行真實(shí)分類。

表6數(shù)據(jù)源1分類數(shù)目

Table6Numberofdatasource1classificationsafterclustering

123456550332682232216264

圖6中，當(dāng)?=0.7保持不變時(shí)，可知三條曲線的極值點(diǎn)都出現(xiàn)在聚類數(shù)為6時(shí)，且r=0.7時(shí)IDBI值最小，即r值的變化不影響最佳聚類數(shù)的變化，只影響IDBI。圖7中，當(dāng)保持r=0.7不變時(shí)，三條曲線的極值點(diǎn)位置存在差異，IDBI最小的曲線為?=0.7，此時(shí)的最佳聚類數(shù)為6，說(shuō)明?取不同值時(shí)最佳聚類數(shù)有區(qū)別，且IDBI也不盡相同。綜上所述，適合于PCC算法的最佳取值應(yīng)為?=0.7和r=0.7。

將傳統(tǒng)FCM聚類算法和k-means算法應(yīng)用于本文兩數(shù)據(jù)源中，并與PCC算法的聚類有效性指標(biāo)進(jìn)行比較，如圖8所示。由圖8結(jié)果可得出PCC算法在兩數(shù)據(jù)源分類中的聚類有效性指標(biāo)都比傳統(tǒng)算法理想，因此可知PCC算法聚類效果較好，分類結(jié)果合理。

圖8 PCC算法與傳統(tǒng)FCM算法和k-means 算法聚類結(jié)果對(duì)比

4 結(jié) 語(yǔ)

1) 提出一種基于Pearson相關(guān)系數(shù)作為聚類判據(jù)的負(fù)荷曲線聚類算法——PCC，通過(guò)對(duì)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清理以及去噪處理，選擇合適的降維算法進(jìn)行降維之后，以改進(jìn)方法選取初始聚類中心，利用 Pearson 相關(guān)系數(shù)作為聚類相似性判據(jù)，對(duì)電力用戶負(fù)荷曲線進(jìn)行聚類分析。

2) 利用Pearson相關(guān)系數(shù)作為聚類判據(jù)，比傳統(tǒng)基于歐氏距離的判據(jù)方法更能合理地反映負(fù)荷曲線相似性，同時(shí)在聚類速度上也有較大改進(jìn)。

3) 本文研究角度為橫向角度聚類，即每一用戶都選定同一天負(fù)荷曲線聚類。如何從縱向角度，即從同一用戶多天的負(fù)荷曲線中，結(jié)合溫度等因素找尋典型曲線，再對(duì)不同用戶的典型曲線進(jìn)行聚類是接下來(lái)需要研究的方向。

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WANG Xinghua,XU Xuanhao,ZHOU Yawu

(School of Automation,Guangdong University of Technology,Guangzhou 510006,China)

A Pearson Correlation Clustering (PCC) algorithm based on Pearson correlation coefficient as a clustering criterion is proposed. Firstly, the load data is cleaned and noiseeliminationis made, thenthe appropriate dimensionality reduction algorithm is selected to reduce the complexity of data processing. The Pearson correlation coefficient threshold is proposed to be used as the method of clustering center selection to solve the stochasticity of the initial clustering center selection. Clusteringis madebyusing Pearson correlation coefficient between the power load curve data and the clustering center,and the influence of different coefficients on the clustering effect is analyzedby takingthe DBI indexas the clustering effect. The results show that compared with the traditional algorithm, the algorithm has a short run time, strong robustness and better clustering effect.

Pearson correlation coefficient; load curve classification; dimensionality reduction; median filter; clustering validity

2017-06-27。

王星華(1972—)，男，副教授，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)自動(dòng)化，電力系統(tǒng)高級(jí)應(yīng)用軟件開發(fā)，信息化電力系統(tǒng)等領(lǐng)域的研究和開發(fā)。

TM714

A

2095-6843(2017)05-0397-05

(編輯陳銀娥)