好用的基于粒子群的改进K均值聚类算法源程序

资 源 简 介

好用的基于粒子群的改进K均值聚类算法源程序

详 情 说 明

本文将介绍一种结合粒子群优化(PSO)改进的K均值聚类算法及其在光伏系统中的应用。该算法源自外文文献中的源代码实现，通过智能优化机制显著提升了传统聚类方法的性能。

在算法层面，传统的K均值聚类容易陷入局部最优解，而引入粒子群优化后，算法能够通过群体智能搜索全局最优的聚类中心位置。改进后的算法通过反复训练模板可以获得更高的模式识别准确率，特别是在处理非线性和非平稳数据时表现突出。

该算法被应用于完整的光伏发电系统建模，系统包含四个关键模块：光伏电池模块负责光电转换，MPPT模块实现最大功率点跟踪，BOOST模块进行电压变换，逆变模块完成直流到交流的转换。算法在这些模块的协同优化中发挥了重要作用。

针对传统EMD方法的局限性，解决方案中引入了小波分析技术，提供了更灵活的时频分析能力。同时系统还加入了重复控制策略，这种基于学习控制的方法特别适合处理周期性扰动，显著提升了系统的稳态精度和控制性能。