基于k-means聚类的分布式能源站典型日负荷获取方法

摘要

本发明涉及一种基于k‑means聚类的分布式能源站典型日负荷获取方法，包括以下步骤：1)对获得的历史冷热负荷数据进行标准化预处理得到冷热负荷率数据；2)将温度参数与冷热负荷率数据共同加入k‑means聚类中进行聚类；3)采用平均值法对聚类后的每一类负荷提取平均负荷作为该类负荷的负荷曲线，并计算各类负荷曲线与其平均负荷曲线的皮尔森相关系数；4)根据皮尔森相关系数进行负荷数据的剔除，并将剩余的负荷数据再次进行k‑means聚类；5)重复步骤2)‑步骤4)，直至不再剔除负荷数据，采用平均值法提取每一类负荷的平均负荷曲线作为该类负荷的典型日负荷曲线。与现有技术相比，本发明具有数据要求不高、易于实现、能源站优化运行等优点。