泛在电力物联网下基于DPSO-Kmeans的客户用电行为分析

摘要

在泛在电力物联网的建设中,电力企业针对客户的用电行为进行分析是必不可少的。在以往的研究中,k均值聚类算法是常用的客户用电行为分析方法之一,然而由于初始质心采用随机选择的方式,使得其容易陷入局部最优且难以收敛到全局最小值。针对该问题,提出了基于改进的动态粒子群算法优化的K-means算法(DPSO-Kmeans),并将其用于客户用电行为的分析中。在实验中,通过对312个家庭用户的用电消费行为记录进行聚类分析,结果证明DPSO-Kmeans相对于传统的K-means算法具有更好的聚类效果,能够提取更为典型的客户用电行为模式。