一种基于PLR-DTW的日负荷曲线聚类方法

摘要

本发明公开了一种基于PLR‑DTW的日负荷曲线聚类方法。首先，利用PLR算法对被聚类日负荷曲线数据组进行降维处理，使每条曲线根据其曲线特性自适应地降至某一维度；然后，采用密度函数从原始数据库中选取初始聚类中心曲线，并对所选聚类中心曲线进行PLR降维处理；之后采用DTW对降维后的数据组与聚类中心曲线进行相似度对比分析；最后利用k‑means算法对数据组进行划分聚类，并以聚类离散度的误差值作为算法是否得出聚类结果的判断依据，最后基于DBI指标确定最佳聚类数及相应的聚类中心曲线。本方法有效解决了降维之后维度不同的曲线间的相似度衡量问题，改善了传统聚类计算效果与效率，且聚类结果与实际工程相符，具有一定的工程价值。