[发明专利]电力用户的分类方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种电力用户的分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取多个用电负荷数据；其中，每个用电负荷数据对应一个电力用户；

根据预设范围内的聚类个数以及对应的初始聚类中心对用电负荷数据进行聚类分析；其中，初始聚类中心由所述用电负荷数据之间的距离以及对应的聚类个数确定；

分别获取各个聚类个数对应的聚类结果，确定各个聚类结果的轮廓系数指标；

将轮廓系数指标最高的聚类结果确定为最终聚类结果，根据所述最终聚类结果确定各个电力用户所属的聚类类别。

2.根据权利要求1所述的电力用户的分类方法，其特征在于，所述根据预设范围内的聚类个数以及对应的初始聚类中心对用电负荷数据进行聚类分析的步骤，包括：

对于所述预设范围内的某一聚类个数，随机选取所述多个用电负荷数据中的一个用电负荷数据作为已确定的初始聚类中心；

依次从剩余的用电负荷数据中选取下一个已确定的初始聚类中心，直到选取出的已确定的初始聚类中心的个数达到所述某一聚类个数；其中，在所述剩余的用电负荷数据与所有已确定的初始聚类中心的欧氏距离之和中，所述下一个已确定的初始聚类中心的所述欧氏距离之和最高；

根据已确定的初始聚类中心对所述用电负荷数据进行K-means聚类分析。

3.根据权利要求2所述的电力用户的分类方法，其特征在于，所述根据已确定的初始聚类中心对所述用电负荷数据进行K-means聚类分析的步骤，包括：

计算所述用电负荷数据与所述已确定的初始聚类中心的欧式距离，将各个用电负荷数据分配到所述欧式距离最小的初始聚类中心对应的聚类类别中；

计算各个聚类类别的重心，将所述重心作为对应聚类类别的新聚类中心。

4.根据权利要求1所述的电力用户的分类方法，其特征在于，所述确定各个聚类结果的轮廓系数指标的步骤，包括：

对于某一聚类结果，确定某一用电负荷数据与同一聚类类别中其他用电负荷数据之间的欧式距离的均值，作为第一系数；

确定所述某一用电负荷数据与距离最近的聚类类别中各个用电负荷数据之间的欧式距离的均值，作为第二系数；

根据所述第一系数和第二系数计算所述某一用电负荷数据的轮廓系数；

计算各个用电负荷数据的轮廓系数的均值，得到对应聚类结果的轮廓系数指标。

5.根据权利要求1至4任一项所述的电力用户的分类方法，其特征在于，所述获取多个用电负荷数据的步骤之后，还包括：

确定所述用电负荷数据的缺失值，对所述缺失值进行删除和/或补充处理。

6.根据权利要求5所述的电力用户的分类方法，其特征在于，所述用电负荷数据包括对应电力用户的多个时间段的多个用电量；

所述对所述用电负荷数据的缺失值进行处理的步骤之后，还包括：

根据某一用电负荷数据以及对应时间段所有电力用户中的最大用电量和最小用电量，对所述用电负荷数据进行归一化处理。

7.根据权利要求6所述的电力用户的分类方法，其特征在于，所述对各个用电负荷数据进行归一化处理的步骤之后，还包括：

根据主成分分析法对所述用电负荷数据进行降维处理。

8.一种电力用户的分类装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取多个用电负荷数据；其中，每个用电负荷数据对应一个电力用户；

聚类分析模块，用于根据预设范围内的聚类个数以及对应的初始聚类中心对用电负荷数据进行聚类分析；其中，初始聚类中心由所述用电负荷数据之间的距离以及对应的聚类个数确定；

指标确定模块，用于分别获取各个聚类个数对应的聚类结果，确定各个聚类结果的轮廓系数指标；

以及，类别确定模块，用于将轮廓系数指标最高的聚类结果确定为最终聚类结果，根据所述最终聚类结果确定各个电力用户所属的聚类类别。