一种基于改进kmeans的负荷曲线形态聚类算法

摘要

本发明提出了一种基于改进kmeans的负荷曲线形态聚类算法。本发明首先建立初始样本，并进行异常值时刻提取，根据异常值时刻进行异常时刻负荷处理，利用计量数据时序差分法还原负荷电量，并提取样本用户典型负荷曲线，利用最大‑最小标准化方法进行归一化，并通过高斯滤波得到聚类算法输入数据集以构建输入矩阵；通过输入矩阵经过主成分分析降维得到时序降维后投影输出矩阵；根据DBI指标寻优得到最优聚类次数；根据最优聚类次数从投影输出矩阵中随机选取行向量作为初始均值向量，初始均值向量通过高斯核函数估计形成最优聚类均值向量。本发明所提供的算法在负荷形态曲线无标签分类上准确率高，效率较好。