基于多元聚类模型与两阶段聚类修正算法的变电站特性分析

变电站负荷包含多种用户负荷,其特性非常复杂,选择单一的日负荷曲线或是用户构成比例作为指标进行聚类,可能忽略其他因素并导致聚类结果不够全面。由此提出了同时考虑变电站日负荷曲线与变电站用户构成的多元聚类模型。为求解该模型,首先对日负荷曲线数据采用Kmeans算法进行聚类。然后,提出一种两阶段聚类修正算法,用于依照变电站用户构成数据修正日负荷曲线聚类结果。研究结果表明,所提方法所得的聚类结果准确度高,可降低聚类结果跌入局部最优的可能性,且所得结果能明确体现各个变电站在日负荷曲线上及用户构成上的差异。