一种基于形态趋势特征的负荷曲线聚类方法、介质及设备

    公开(公告)号:CN113159106B

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202110218252.1

    申请日:2021-02-26

    摘要: 本发明公开了一种基于形态趋势特征的负荷曲线聚类方法、介质及设备,提取典型用电负荷曲线;基于负荷数据相对于均值的变化量提取典型用电负荷曲线的形态特征,通过差分处理获得趋势特征;通过最长公共子序列算法度量形态特征距离与趋势特征距离,结合欧氏距离对典型用电负荷曲线进行多尺度相似性度量;基于多尺度曲线相似性度量对用户用电负荷曲线进行AP聚类,对不同用户的用电负荷曲线进行分类,划分出不同用电模式用户。本发明能兼顾曲线的分布特征、形态特征与趋势特征,能够更合理有效地分辨曲线之间差异性。(56)对比文件Pēteris Grabusts;ArkadyBorisov.Clustering Methodology for TimeSeries Mining.Scientific Journal of RigaTechnical University. ConstructionScience.2009,(第40期),全文.Zhang Zhang;Kaiqi Huang;TieniuTan.Comparison of Similarity Measures forTrajectory Clustering in OutdoorSurveillance Scenes.万方外文会议文献数据库.2006,全文.林俐;肖舒;费宏运;潘险险.基于曲线形态特征的地区规模化风电出力场景划分.电网与清洁能源.2020,(第03期),全文.李中;刘洋洋;张铁峰.基于形态相似距离的时间序列相似度计算.计算机工程与设计.2016,(第03期),全文.Scelidosaurus harrisonii from theEarly Jurassic of Dorset, England:postcranial skeleton.Zoological Journalof the Linnean Society.2020,第189卷(第1期),全文.Galaxy morphological classificationin deep-wide surveys via unsupervisedmachine learning.Monthly Notices of theRoyal Astronomical Society.2020,第491卷(第1期),全文.

    一种用于海量日志分析预警的大数据处理系统

    公开(公告)号:CN112506750A

    公开(公告)日:2021-03-16

    申请号:CN202011068824.4

    申请日:2020-09-28

    IPC分类号: G06F11/34 G06F11/30 G06F9/50

    摘要: 本发明专利公开了一种用于海量日志分析预警的大数据处理系统,涉及大数据分析处理技术,为解决及时发现系统中的异常信息,并对日志按业务统一分析而发明。系统包括客户端、服务端模块、计算模块、数据库模块、存储单元、监控子系统和拓展模块。系统采用多任务分布式技术对海量日志进行分析挖掘,应用日志模板提取、日志聚类、日志分类等分析方法,可以建立科学的分析模型,使得对日志的分析深度与事件的识别准确度得到提升。本发明主要应用于海量日志分析处理与实时预警的过程中。