一种基于负荷曲线距离和形状的负荷分类方法

摘要

本发明涉及一种负荷分类的技术领域，具体涉及一种基于负荷曲线距离和形状的负荷分类方法；该方法包括以下步骤：对用户负荷数据进行数据预处理，用K‑means聚类法对专变用户进行聚类，分别选不同的K，找出最佳聚类数目时各类的类中心；选取电网每周工作日的平均总负荷曲线为样本，用主成分分析法对样本计算各属性的权重；将K‑means聚类法得到的类中心作为初始类中心；用类均值更新类中心；重复步骤直至类中心不再变化，即可得到负荷分类。本发明从聚类数目的确定、初始类中心的选择、相似性度量以及迭代过程上作改进，形成一种基于负荷曲线距离和形状的负荷分类方法，该方法具有效率高、精准度高等特点。