基于K-means的负荷聚类

资 源 简 介

基于K-means的负荷聚类

详 情 说 明

K-means负荷聚类是一种在电力系统数据分析中广泛应用的无监督学习方法。该方法通过分析电力负荷曲线特征，将具有相似用电模式的用户自动归类到不同群组中。

K-means算法在本应用中首先需要确定聚类数量k值，常见的确定方法包括肘部法则和轮廓系数法。随后算法随机初始化k个聚类中心点，通过迭代计算逐步优化中心点位置，直至负荷数据点到各中心点的距离总和最小化。

负荷聚类的关键在于特征选择和距离度量。通常选取日负荷曲线、周负荷曲线或典型用电特征作为输入向量。欧式距离是最常用的相似性度量方式，但在某些特殊场景下也可采用DTW等考虑时序特征的度量方法。

聚类效果评价需要结合多种指标综合判断。内部评价指标如轮廓系数衡量类内紧密度与类间分离度；外部评价指标如调整兰德指数可在有参考标签时评估聚类准确性；此外还有适用于电力行业的专用评价指标如负荷曲线相似度等。

这种聚类方法能有效识别用户用电模式差异，为需求响应、电价制定等电力业务决策提供数据支持。实际应用中还需考虑负荷数据预处理、异常值处理等问题以提高聚类质量。