基于数据分区的负荷密度显示的实现

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第36卷第3期继电器V61．36NO．32008年2月1日RELAYFeb．1，2008基于数据分区的负荷密度显示的实现李双伟，范斗，王康元，邱家驹，鄢安河(1．浙江大学电气工程学院，浙江杭州310027；2．河南省电力公司，河南郑州450052)摘要：以Arc／info作为开发平台，提出电力系统区域负荷密度分区显示的实现方法，将地理信息系统与电力系统节点数据相结合，应用最近邻优先吸收算法将区域负荷节点进行分区，并结合实例表明该方法简洁可靠，能够满足实际需要。关键词：负荷密度；GIs；ARC／INF0；最近邻优先吸收法Imple

2、mentofvisualizationofloaddensitybasedondata-partitioningLIShuang—wei，FANDou，WANGKang—yuan，QIUJia-ju，YANAn—hef1．CollegeofElectricalEngineering，ZhejiangUniversity，Hangzhou310027，China；2．HenanElectricPowerCorporation，Zhengzhou450052，China)Abstract：ThispaperintroduceshowtOimplementthevisualizat

3、ionforloaddensitybasedondata—partitioning．Bycombininggeographicalinformationwithnodaloperationdataofpowersystem，makingtheregionalnodesofloadclusteredbyusingNearestNeighborsAbsorbedFirstclusteringalgorithm．Exampleontestgridshowsthattheproposedmethodissimple，reliableandcompetentforthepractica

4、loperationofpowernetwork．Keywords：loaddensity；GIS：ARC／INFO：NearestNeighborsAbsorbedFirst中图分类号：TM734文献标识码：A文章编号：1003—4897(2008)03—0042—03观，但是由于行政区的划分是为了满足行政管理的0引言需要来划分的，如果该区域所辖范围比较大，那么随着我国电网规模的不断扩大，电网的基础数即使在同一行政区内，负荷的分布规律也可能存在据也越来越多，凭借调度人员的经验进行操作已经较大的差异。在这种情况下，在一个行政区域内仍不能够满足电力系统稳定运行的需要，有必要将结

5、然采用统一参数进行分区负荷密度显示会存在较大合地理信息系统的可视化技术引入到电力系统误差，为操作带来不便。中，用来有效地获取、存储、修改、操作、分析和0．2本文的工作显示所有与地理有关的信息。首先介绍了最近邻优先吸收算法NN—AF电力系统的数据通常是基于地理主接线、发电(NearestNeighborsAbsorbedFirst)的基本思想；厂和变电站的，区域负荷如果只是以数字的形式表然后提出采用最近邻优先吸收(N—NAF)算法实现对现出来，在需要监控较大区域的电网运行状态时，行政区域分区，显示分区负荷密度的方法；接着以就不能完全反映整个区域的具体负荷状况，具有较某省四个行政

6、区为例进行了聚类分区分析，得到负大的局限性。引入可视化技术，对负荷密度进行直荷密度图，最后给出结论。观的图形显示，能够清晰明确地将每个地区的实时1算法介绍负荷展现在操作人员的眼前，有利于操作人员迅速掌握整个地区电力负荷的分布情况和发展趋势。聚类是数据挖掘中的一种重要的研究手段，所0．1现状简介谓聚类，就是将物理或抽象对象的集合组成为由类目前，电力系统的分区负荷密度显示通常直接似的对象组成的多个类或簇的过程。目的是使得类按照行政区域划分为不同的负荷密度显示区域，在或簇内部差异尽可能小，类或簇之间的差异尽可能同一行政区内使用统一的指标参数，即认为在同一大。一般采用数据之间的物理距

7、离来描述相识度，行政区内负荷是均匀分布的，这一方法虽然简单直数据间的距离越大，相似度越小，反之则相似度越维普资讯http://www.cqvip.com李双伟，等基于数据分区的负荷密度显示的实现．43．大。一个理想的聚类算法应当具有较强的可扩展性、边界或两者同时表示。每条弧线在ARC文件中有适应性、以及对用户的输入要求低、能够处理高维一个记录，每个记录中包含弧线的用户标识符、位数据等优势。置和形状信息(由一组坐标定义)以及起始结点和最近邻优先吸收算法NNAF就是一种典型的聚终止结点。如果包含多边形特征，