一种基于动态聚类的大量时序曲线可视化方法

    公开(公告)号:CN114564576A

    公开(公告)日:2022-05-31

    申请号:CN202210066889.8

    申请日:2022-01-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于动态聚类的大量时序曲线可视化方法,包括如下步骤:首先读入大量时序曲线的集合;根据时间取值范围对曲线集合进行树状层次细分,形成一颗m叉树,定义并计算各曲线及曲线子段的k维特征向量和综合特征值F值,并按二维空间分布进行特定的排序,存储在结点上;基于特征向量对时序曲线集合实现初始聚类计算,将曲线整体分为指定聚类;在用户交互对曲线集合的二维观察视口矩形范围进行放大、缩小、平移等操作时,基于所建立的m叉树数据结构,快速查找经过当前视口范围的曲线段子集,基于综合特征值F值实现实时动态近似聚类,动态调整曲线集合的色彩映射方案,同时调整聚类内曲线的色彩饱和度和色调。本发明在对大量时序曲线进行可视化时,基于动态近似聚类方法,可以有效增强画面上曲线不同聚类之间以同聚类曲线之间的视觉可分辨度。

    一种渐进式探查大型电网故障的可视推理方法

    公开(公告)号:CN115017966A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202111572514.0

    申请日:2021-12-21

    Abstract: 本发明公开了一种渐进式探查大型电网故障的可视推理方法,包括步骤:提取电压和频率特征数据;对中的电压数据进行聚类;将中的聚类结果按聚类曲线图展示;选择变化明显的曲线图,获得对应的母线编号;绘制着色图和地理接线图帮助用户理解故障影响范围;抽取电压数据和频率数据;计算电压数据和频率数据的均值和方差并组织成四元组时序数据;定义多变量相似性度量函数,进行二次聚类;将聚类结果表示成特征图符矩阵图;从特征矩阵图中选择具有显著差异的母线,进一步缩小潜在的故障源点范围;获得母线电压和频率时序数据,高亮显示数据进一步确认该母线是否为真正的故障源点;本发明可用于大型电力系统中故障源探测和影响范围分析方面。

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