基于数据高维化和K-means聚类的居民用电峰谷平时段划分方法

摘要

一种基于数据高维化和K‑means聚类的居民用电峰谷平时段划分方法。其包括利用用户信息采集系统收集居民日用电信息数据，得到统计时间周期内每日每小时居民负荷值；利用居民负荷值，通过数据高维化处理方法构建涵盖较长时间周期内每日负荷值的数据样本集，并确定数据样本集中样本个数；采用K‑means算法，将数据样本集中全部样本划分为峰时段、平时段、谷时段3个聚类等步骤。本发明效果：通过数据高维化构造数据样本集，能包含较长时间周期内各时点上的负荷数据，且能避免算法迭代次数因时间周期内天数增加而成本增长的问题，可适用于较长时间周期内居民峰、平、谷时段的划分，对于相关工作者制定居民峰谷分时电价具有指导意义。

主权项

一种基于数据高维化和K‑means聚类的居民用电峰谷平时段划分方法，其特征在于：所述的基于数据高维化和K‑means聚类的居民用电峰谷平时段划分方法包括按顺序执行的下列步骤：步骤1)利用用户信息采集系统收集居民的日用电信息数据，得到统计时间周期内每日每小时的居民负荷值；步骤2)利用步骤1)获取的居民负荷值，通过数据高维化的处理方法构建涵盖较长时间周期内每日负荷值的数据样本集，并确定数据样本集中样本个数；步骤3)采用K‑means算法，将上述数据样本集中全部样本划分为峰时段、平时段、谷时段3个聚类。