[发明专利]一种非侵入式负荷用电信息的聚类方法、装置及设备

权利要求书

1.一种非侵入式负荷用电信息的聚类方法，其特征在于，包括：

获取目标电器的用电信息的采集序列；

采用Kmeans聚类算法将所述采集序列中的所有对象预先划分为第一预设数量个中层集群；

通过凝聚层次聚类方法对所有的所述中层集群进行合并聚类；

判断最后一次合并聚类后的多个集群是否满足预设迭代截止条件；

若是，则停止迭代；

若否，则将最后一次合并聚类后的多个集群作为所述中层集群并执行所述通过凝聚层次聚类方法对所有的所述中层集群进行合并聚类的步骤。

2.根据权利要求1所述的非侵入式负荷用电信息的聚类方法，其特征在于，所述采用Kmeans聚类算法将所述采集序列中的所有对象预先划分为第一预设数量个中层集群具体为：

随机选取所述采集序列中的第一预设数量个对象作为初始集群中心；

将所述采集序列中除所述初始集群中心之外的各个对象，分别划分至距其最近的所述初始集群中心所在的集群，以便得到第一预设数量个初始集群；

更新每个所述初始集群的集群中心；

判断各个所述初始集群最新的集群中心是否均与上次更新后的集群中心相同；

若否，则执行所述将所述采集序列中除所述初始集群中心之外的各个对象，分别划分至距其最近的所述初始集群中心所在的集群，以便得到第一预设数量个初始集群的步骤；

若是，则将最后一次划分得到的所述第一预设数量个集群作为中层集群。

3.根据权利要求2所述的非侵入式负荷用电信息的聚类方法，其特征在于，所述通过凝聚层次聚类方法对所有的所述中层集群进行合并聚类包括：

计算每两个所述中层集群之间的邻近度；

根据邻近度最小的第二预设数量对所述中层集群进行集群合并。

4.根据权利要求3所述的非侵入式负荷用电信息的聚类方法，其特征在于，所述根据邻近度最小的第二预设数量对所述中层集群进行集群合并包括：

将邻近度最小的第二预设数量对所述中层集群中，存在交集的所有中层集群对合并为一个中层集群；

将邻近度最小的第二预设数量对所述中层集群中，不存在交集的中层集群对单独合并为一个中层集群。

5.根据权利要求4所述的非侵入式负荷用电信息的聚类方法，其特征在于，所述判断最后一次合并聚类后的多个集群是否满足预设迭代截止条件具体为：

判断最后一次合并聚类后的多个集群中最小的集群间距是否小于预设阈值；

则所述根据邻近度最小的第二预设数量对所述中层集群进行集群合并之后，所述判断最后一次合并聚类后的多个集群中最小的集群间距是否小于预设阈值之前，该非侵入式负荷用电信息的聚类方法还包括：

更新每个合并后得到的中层集群的集群中心，以便通过其计算集群间距。

6.根据权利要求5所述的非侵入式负荷用电信息的聚类方法，其特征在于，所述更新每个合并后得到的中层集群的集群中心具体为：

其中，C_new(t)为合并后得到的某个中层集群的第t个特征值，n_u表示第u个集群内的对象数，u∈[1,q]，q为用于合并该新集群的所述中层集群的总数，q∈[2,2f]，f为所述第二预设数量，C_u(t)表示第u个集群中所有对象的第t个特征的均值。

7.根据权利要求3所述的非侵入式负荷用电信息的聚类方法，其特征在于，所述计算每两个所述中层集群之间的邻近度具体为：

计算每两个所述中层集群之间的欧氏距离。

8.根据权利要求2至7任一项所述的非侵入式负荷用电信息的聚类方法，其特征在于，所述第一预设数量具体为：

其中，m为所述第一预设数量，n为所述采集序列中的对象总数。