基于k-means算法的电力负荷数据聚类方法分析

文章针对电力负荷数据的特点,对原始数据进行了异常修正及归一化处理,针对k-means算法容易陷入局部最优解的缺陷进行了优化改进。然后通过算例分析,对比了传统k-means算法与文章改进的k-means算法的聚类结果。实验结果表明,改进算法迭代次数少、收敛速度快,具有更准确的负荷聚类效果。