[发明专利]一种基于减法聚类模型的多表融合用能行为分析方法

权利要求书

1.一种基于减法聚类模型的多表融合用能行为分析方法，其特征在于，

包括以下步骤：

步骤1、根据采集的水、电、气示度计算每日用能量；

步骤2、对用户用能量进行清洗，去除的明显异常用能数据；

步骤3、将用电量，用水量，用气量组成三维的用能数据作为该用户每日的用能数据；并根据聚类周期，构筑数据矢量，拼接的顺序要求每个用户一致；

步骤4、初始化聚类数目，计算每个用户数据点处的密度指标，选取具有最高密度指标的数据点为第一个聚类中心；

步骤5、增加聚类数目，对聚类中心选中的用户数据点，更新每个用户数据的密度指标，并选取具有最高密度指标的数据点为新的聚类中心；

步骤6、在未达到决定聚类数目之前重复步骤5，直到完成。

2.如权利要求1所述的一种基于减法聚类模型的多表融合用能行为分析方法，其特征在于，所述步骤4，初始化聚类数目k＝0，然后根据公式(1)计算每个用户数据点处的密度指标，不失一般性，考虑N维空间n个数据点{x₁，x₂，…，x_n}：

这里r_a定义为领域半径，它表示半径以外的数据点对该点的密度指标贡献很小。

3.如权利要求2所述的一种基于减法聚类模型的多表融合用能行为分析方法，其特征在于，所述步骤5：k＝k+1，令x_ck为选中的用户数据点，D_ck为其密度指标；那么可以根据公式(2)更新每个用户数据点x_i的密度指标，选取具有最高密度指标的数据点为新的聚类中心；

这里r_b定义为一个密度指标函数显著减小的领域半径；常数r_b通常大于r_a。

4.如权利要求3所述的一种基于减法聚类模型的多表融合用能行为分析方法，其特征在于，所述步骤6：若D_ck+1/D_ck＜ε成立，算法结束，k为聚类数目，否则回到步骤5；参数ε＜1决定聚类数目，一般ε越小聚类数目越多，对不同的待聚类数据，调节参数。