基于改进K-means聚类的配电网工程数据预处理算法设计

针对传统配电网工程数据的预处理方法较为依赖电力工程师专业知识,工作效率低且难以保证准确率等问题,提出了基于改进K-means聚类的配电网工程数据预处理算法。该算法通过对原始数据进行标准化处理来消除量纲对数据的影响,采用改进K-means算法对处理后的数据实现聚类分析。同时根据计算相似性的方式优化聚类结果,并利用线性回归分析对聚类结果加以处理得到最终结果。实验结果说明,文中方法对配电网工程数据的测算误差低于8.01%,相较于传统对照组方法具有显著优势。利用该文所提算法对配电网工程的各类相关数据进行深入的挖掘分析,能够为电力工程的精准推进提供有效的数据支撑。