1.一種考慮構成的變電站負荷兩層聚類方法,其特征在于，具體包括如下步驟：

(1)將配電網中的變電站與其下層用戶連接方式視為一種雙層結構，建立相應的下層用戶數據集與上層變電站用戶集；

(2)根據步驟(1)建立的數據集,，建立下層用戶負荷聚類模型，對眾多的下層用戶負荷進行聚類，以下層眾多用戶的實際負荷特性聚類結果計算變電站構成比例，并以此為基礎建立上層變電站聚類模型，最終形成考慮構成的變電站雙層聚類模型；

(3)對步驟(2)中建立的變電站雙層聚類模型利用考慮權重的改進Kmeans算法進行求解，并確定聚類結果。

2.根據權利要求1所述的考慮構成的變電站負荷兩層聚類方法，其特征在于，所述的步驟(1)具體為：

設變電站有S個，其中，第i個變電站下層用戶數為u_i，用戶總計為U個；由用電信息采集系統可得各用戶的日負荷數據，記第i個變電站下層第j個用戶的有功量測數據為：其中d＝1,…,D，D為日負荷曲線采樣點數；對于第i個變電站，設該變電站中的用戶個數為n_i,，其日負荷數據為：

Pi=Σk=1nip(i,k),k=1,...,ui---(1)]]>

3.根據權利要求1所述的考慮構成的變電站負荷兩層聚類方法，其特征在于，所述的步驟(2)具體為：

(2.1)下層用戶負荷聚類模型

先對下層用戶負荷進行聚類，用戶聚類模型采用歐式距離作為用戶負荷的特征向量相似性評價指標，其目標函數為平方準則誤差函數：

minΣm1=1clowΣn1=1Uum1n1d2(xm1′,xn1)---(2)]]>

式中，c_low為下層用戶的類數，表示第n₁個用戶的負荷特征向量到第m₁類的類中心的歐氏距離，為二進制變量，等于1表示第n₁個用戶屬于第m₁類，等于0則表示不屬于該類；為保證各用戶能且只能劃分到某一類中，需滿足：

Σm1=1clowum1n1=1,∀n1∈{1,...,U}---(3)]]>

同時為保證c₁類均不為空集，還需滿足：

Σn1=1Uum1n1>0,∀m1∈{1,...,clow}---(4)]]>

(2.2)基于下層用戶負荷聚類的變電站構成分析

(2.1.1)計算變電站下層各類別用戶的有功負荷之和占變電站有功負荷的比重，以此為特定時刻的構成成分向量；設用戶層被分為c_low類，記作G＝(G₁,G₂,…,G_clow)，則對于第i個變電站在時間點d的構成向量計算如下：

Rdi=[rd,li,...,rd,clowi]T---(5)]]>

其中，表示第l維的構成比例，l＝1,2,…c₁，且

rd,li=ΣP(i,k)∈Glp(i,k)[d]Pi[d]---(6)]]>

式中p^(i,k)[d]、P_i[d]分別表示d點時的用戶負荷與變電站負荷數據。

(2.1.2)求解各時刻的構成向量的平均值，將其作為變電站的構成向量；設構成向量為R_i，則

Ri=1DΣd=1DRdi---(7)]]>

(2.3)上層變電站聚類模型

變電站聚類同時考慮變電站的負荷特性與其構成成分兩方面，并將第i個變電站的數據對象記為：O_i＝(X_i,R_i)，其中X_i表示變電站負荷特性數據向量；變電站的負荷特性數據向量X_i與構成成分向量R_i分別位于維度不同、拓撲結構不同的特征空間，為表征這種特征空間的差異，各變電站數據對象之間的距離采用考慮賦予權重的歐氏距離：

d(Oi,Oj)=w1d2(Xi,Xj)+w2d2(Ri,Rj)---(8)]]>

其中，權重滿足：

w₁+w₂＝1 (9)

從密集性角度構造優化目標，具體如下：

minΣm2=1cupΣn2=1Sum2n2d2(Om2,On2′)---(10)]]>

式中c_up表示上層變電站的類數，表示第m₂類變電站的類中心數據對象，該優化目標也可記作：

minΣm2=1cupΣn2=1Sum2n2[w1d2(Xm2,Xn2′)+w2d2(Rm2,Rn2′)]---(11)]]>

與用戶負荷聚類相似，(11)式需滿足如下約束：

s.t.Σm2=1cupum2n2=1,∀n∈{1,...,S}Σn2=1Sum2n2>0,∀m∈{1,...,cup}---(12)]]>