基于Kernel K-means算法的负荷曲线聚类

简介：
本研究采用Kernel K-means算法对电力系统中的负荷曲线进行高效聚类分析，旨在优化电网管理和能源分配策略。 电力负荷曲线聚类是配用电系统的基础工作，对优化负荷管理至关重要。通过采用基于核方法的聚类算法来提高负荷曲线聚类的准确性，该算法利用点积方式构建核矩阵，并将数据映射到高维空间中进行分类处理，从而增强数据间的区分度。此外，在应对大规模核矩阵和复杂计算的问题上，提出了应用核主成分分析以及减少矩阵规模的技术手段对上述方法加以优化改进。 实验环节采用了由美国能源部开发的能源信息网站提供的负荷资料来进行聚类操作，并借助Davies-Bouldin聚类有效性指标来评估结果。研究发现该算法具备较强的分类能力，有效提升了电力负荷曲线聚类的效果与精度。