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多图层模型下电网调度空间异构数据特征融合
摘要：电网调度空间的数据量通常较大，并且在不同层次和时间尺度上都会产生大量的数据，对其融合计算复杂度较高。为此，引入多图层模型，提出电网调度空间异构数据特征融合方法。构建空间异构数据特征多图层融合模型和模糊隶属函数，计算相空间重构平均值，获取多元目标数据融合方差。采用修正函数修正状态，获取数据特征融合跟踪结果。使用k最近邻（k-Nearest Neighbors,kNN）算法求解节点相似度和空间距离。构建数据特征共享模型，实现调度空间异构数据特征的有效融合。由实验结果可知，该方法对于单节点和多节点的异构数据特征均具有良好的融合效果。
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电网是现代社会重要的基础设施之一,实时调度和管理电力系统的运行至关重要｡电网调度面临诸多方面的挑战,包括安全性､稳定性､经济性以及紧密性｡为了更好地理解电网的运行情况和进行决策,综合分析和融合多种异构数据源的特征信息｡但在信息时代发展背景下,电力系统产生了大规模异构数据,这使得传统的集中式数据处理方式面临诸多问题｡例如,将所有的数据都上传到云,不但效率低,还会带来额外带宽消耗,以及更大网络延时｡随着用户对隐私保护需求的不断增强,电网调度网络中的异构数据在传输过程中极易发生泄露,使得用户的隐私安全性难以保证｡
文献[1]提出了基于皮尔逊相关系数和信息熵的融合方法,通过引入皮尔逊系数来度量各片段间的冲突程度,从而获得了各片段间的可信度｡采用基于信息熵的证据不确定度度量方法,根据所获得的信息熵修改证据的可信度,获得加权平均值证据,并基于Dempster合成规则,实现带权证据的有效融合;文献[2]提出了基于联合卡尔曼滤波的融合方法,建立数据偏差校正机制,利用最小二乘法实现采集到的时间点的配准,利用拉格朗日插值法实现时序数据的填充,实现数据之间的相关性分析｡利用联合卡尔曼滤波方法,分类同一种数据,从而实现多源､异构配电网络信息的融合｡然而,现有方法对异构数据特征进行融合存在数据跟踪能力差的问题,导致融合效果不佳｡为此,提出了多图层模型下电网调度空间异构数据特征融合｡通过引入多图层模型,将不同层次和类型的空间异构数据特征进行融合,充分利用不同数据层次的优势,提取多维度､多尺度的特征信息｡通过使用模糊隶属函数,能够根据不同数据的权重和相似度计算相空间重构平均值和多元目标数据融合方差｡通过kNN算法计算节点之间的相似度和空间距离,进一步提高数据特征融合的精度和鲁棒性,有效处理电网调度空间数据的异构性和复杂性,提高融合结果的可靠性和准确性｡
1、空间异构数据特征多图层融合问题分析
电网中的异构数据通常来自于不同的传感器､设备或系统,每个数据源具有不同的特点和表达方式｡通过分析异构数据特征的多图层融合问题,可以深入研究每个数据源的特征表示和相互关系,以更好地理解和利用各个数据源的信息｡为了解决电网调度中的空间异构数据特征多样性和融合挑战,采用高效谱聚类方法,并将其应用于多个层次之间的定向链接｡引入分流策略网络[3]来描述这些层次之间的关系｡因此,通过使用谱聚类方法构建空间异构数据特征多图层融合模型,如图1所示｡
根据图1可知,在异构数据特征融合层面上,即为目标被跟踪层面上的融合[4-5],其目的是判定被辨识目标的性质和种类,利用传感器所传输的异构数据特征,表达异构数据特征的特性,进而达到属性的融合[6]｡仅仅依靠数据层面的融合,尽管能够保证信息的完整,但是它的处理数据非常庞大,并且非常耗费时间,因此,各个传感器都必须在自己获取的信息中进行特征抽取｡根据抽取出来的信息,进行下一阶段的处理,最终达到目标辨识[7]｡
图1空间异构数据特征多图层融合模型
在进行空间异质数据特征的融合前,需要对其进行一系列相关性分析,以保留部分关键信息,消除多余信息,同时解决异构数据特征中存在的非一致性特征维度问题｡
2、多图层融合模型下的数据特征融合
2.1基于多图层融合模型的融合跟踪基于上述构建的空间异构数据特征多图层融合模型,提出了基于多图层融合模型的融合跟踪方法｡利用相空间重构技术,建立基于网格分布的数据特征融合跟踪模型,实现对异构数据特征的可视化调度与自动化监测｡
电网调度空间异构数据特征融合跟踪模糊隶属函数,可表示为:
式中,ok表示k个数据特征融合的聚类中心;c表示数据特征分布维数;ρ表示数据的先验概率密度;Z表示最大独立集[8-10]｡
电网调度空间异构数据特征的相空间重构平均值,可用如下公式表示:
式中,n表示相空间个数;xk表示第k个数据特征融合的相空间系数｡结合空间异构数据特征统计结果,得到的多元目标数据融合方差可表示为:
采用测度特征提取方法进行数据基本特征匹配时,设计的特征提取量可表示为:
式中,X表示有限数据样本集;η0表示初始采样频率[11]｡
分析异构数据特征的维数,采用修正函数对状态进行修正,获取数据特征融合跟踪约束函数,如下:
式中,λ表示数据采样可靠性因子;I表示数据特征量化评估规则项集[12]｡
采用模糊C均值聚类方法得到的电网调度空间异构数据特征融合输出结果,如下:
式中,α表示融合因子｡根据上述分析,能够实现数据特征的融合跟踪｡
2.2基于融合跟踪的空间异构数据融合
利用多图层的谱聚类算法,对电网调度空间异构数据特征融合输出结果使用kNN求解方法,计算相似度矩阵,如下:
式中,Eij表示带权无向图顶点i､j的邻接矩阵;μ表示沿路径出现的额外衰减[13-14]｡
对于任意一个数据点,将构成的多维向量映射到c维空间中,那么顶点i和j的距离可用向量ai和aj的c维空间距离可表示为:
如果维度值越大,则向量维数也越大,两点间距离也就越大[15]｡
假设存在M个边缘节点参与模型的训练,且所有边缘节点共采集到M种异构数据[16-19]｡
基于此,通过均值融合算法来获得一个具有全局异构数据特征的融合模型,如下:
式中,dij表示空间距离提取结果;V表示异构数据特征融合张量;mk表示采集的异构数｡通过该公式,能够实现电网调度空间异构数据全部特征融合｡
3、实验
电网工程建设具有很强的地理信息特性,因此,在智能化地图中,选择GIS数据库中的PostgreSQL作为测试数据库｡该数据库是一个开放源码的空间资料库,其结构在运算速度上较传统数据库有较大提高,更适合于大范围地图的读写存取和计算,以该数据库为测试样本,确保数据的一致性,提高用户的决策参考｡
3.1单节点异构数据特征融合实验分析
选取单节点调度空间异构数据作为研究对象,分别使用文献[1]提出的基于皮尔逊相关系数和信息熵的融合方法､文献[2]提出的基于联合卡尔曼滤波的融合方法和多图层模型数据特征融合方法,对比结果如图2所示｡
由图2可知,研究方法能够将全部数据特征融合到单节点处,且主要集中于x方向[-2,-2],y方向[0,3]处｡
3.2多节点异构数据特征融合实验分析
选取多节点调度空间异构数据作为研究对象,分别使用这三种方法对比分析特征融合效果,如图3所示｡
由图3(c)可知,研究方法能够将全部数据特征融合到多节点处,且主要集中于各个节点中心位置,对应的坐标分别为[-5,4]､[5,4]､[-5,-5]､[5,-5]｡
图2不同方法单节点数据特征融合结果对比分析
图3不同方法多节点数据特征融合结果对比分析
4、结束语
该研究提出了多图层模型下电网调度空间异构数据特征融合方法｡通过多图层融合降低了电网调度空间异构数据维度,更好地完成了数据的融合｡实验结果也表明,该方法无论单节点还是多节点,都具有良好特征融合效果｡
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基金资助:国网福建省电力有限公司2020年科技项目(52130419002F);
文章来源:陈斌,陈郑平,李泽科,等.多图层模型下电网调度空间异构数据特征融合[J].电子设计工程,2025,33(05):162-165+171.
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2025-03-12
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