[发明专利]一种基于改进AP和K‑means聚类的电力大用户细分方法

摘要

本发明公开了一种基于改进AP和K‑means聚类的电力大用户细分方法，主要针对电力工业大用户，基于大用户的月用电量、历史信用得分以及包含环比增长率以及同比增长率的用电量增长率三个指标的数据，应用改进后的AP和K‑means算法结合后对电力大用户进行细分。本申请公开的一种基于改进AP算法和改进K‑means算法的结合聚类算法对电力大用户进行细分，细分效果好，避免了传统K‑means算法难以确定聚类数k，对孤立点敏感，并基于梯度下降搜索时容易陷入局部最优等缺点。

主权项

一种基于改进AP和K‑means聚类的电力大用户细分方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤001：输入经过预处理以后的用电量、信用得分、用电增长率等数据；步骤002：将步骤001得到的数据代入改进后的AP算法，求得聚类数目K以及聚类中心；步骤003：将AP聚类所得的聚类数目K和初始聚类中心作为K‑means聚类的初始值；步骤004：根据距离最近的原则确定第一次的聚类结果，即依次计算各个点距初始聚类中心的距离，并基于距离重新分配簇；步骤005：重新确定聚类中心，重新计算每个聚类的均值并确定新的聚类中心点；步骤006：根据终止条件判断是否终止聚类，若终止则输出结果，否则转向第四步重新迭代计算；步骤007：输出K个聚类集合。