K均值聚类算法，对风电机组功率数据进行聚类分析

资 源 简 介

K均值聚类算法，对风电机组功率数据进行聚类分析

详 情 说 明

K均值聚类是一种经典的无监督学习算法，特别适合对风电机组功率数据进行分析和分类。该算法通过迭代计算将数据点划分为K个簇，使得同一簇内的数据点具有较高的相似性，而不同簇之间的数据点差异较大。

在风电机组场景中，我们收集到的功率数据通常会呈现出不同的工作状态模式。通过K均值算法，可以自动将这些数据划分为几个有意义的类别，比如：正常发电状态、低功率运行状态、停机状态等。这种聚类结果对于设备状态监测和故障预警具有重要价值。

MATLAB实现该算法通常包含以下关键步骤：首先对原始功率数据进行标准化处理，消除量纲影响；然后随机初始化K个聚类中心点；接着反复执行数据点分配和中心点更新两个步骤，直到聚类结果趋于稳定。最终的输出会包含每个数据点的类别标签和各个簇的中心坐标。

使用说明中提到的方法非常简单，只需将两个相关文件放入MATLAB工作路径，直接运行m文件即可自动完成整个分析流程。这种设计大大降低了使用门槛，让技术人员能够快速获得聚类分析结果。值得注意的是，实际应用中可能需要根据具体数据特征调整K值和其他算法参数。