基于融合聚类算法的电能表评估方法研究

Research on Evaluation Method of electric energy meter of Custer Fusion Algorithm

电能表作为电力用户用电计量器具,其计量的准确性对电力用户和供电企业具有非常重要的意义。为了更加理想的反应出电能表个体之间的差异性,本文基于大量不同厂家电能表误差检定数据,提出一种融合的聚类算法评估不同厂家电能表。该算法首先使用Mini Batch K-means算法进行预聚类处理,再使用mean-shift算法给定初始聚类中心的搜索聚类,最后使用轮廓系数检验该算法与K-means、mean-shift在相同参数下的聚类的有效性。实验结果证明,该算法可以有效解决聚类时间效率低,聚类的效果不佳等问题。依据聚类结果评价不同厂家同批次的电能表质量,为用户选择电能表时提供决策参考。