[发明专利]一种基于自适应k-means++算法的负荷特性分析方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应k‑means++算法的负荷特性分析方法，其包括如下步骤：步骤S10、采集电网需求侧用户的日负荷曲线；步骤S12、对数据进行预处理，筛选出有效的数据记录并进行归一化处理；步骤S14、设定不同聚类数，采用k‑means++算法对日负荷曲线进行聚类，综合不同聚类数时的聚类结果，构建判断矩阵；步骤S16、对判断矩阵对应的加权邻接图迭代进行图切分，获得日负荷曲线数据集的最佳聚类数；步骤S18、以步骤S16所获得的最佳聚类数，采用k‑means++算法对日负荷曲线进行聚类。实施本发明，可以，可以确定最佳聚类数，并获得较优的聚类结果。

主权项

1.一种基于自适应k‑means++算法的负荷特性分析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S10、采集电网需求侧用户的日负荷曲线；步骤S12、对数据进行预处理，筛选出有效的数据记录并进行归一化处理；步骤S14、设定不同聚类数，采用k‑means++算法对日负荷曲线进行聚类，综合不同聚类数时的聚类结果，构建判断矩阵；步骤S16、对判断矩阵对应的加权邻接图迭代进行图切分，获得日负荷曲线数据集的最佳聚类数；步骤S18、以步骤S16所获得的最佳聚类数，采用k‑means++算法对日负荷曲线进行聚类。