方法MATLAB编制Kmeans算法程序并进行仿真分析.pdf

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【关键字】方法

摘要

基于电力用户负荷曲线进行聚类分析，是获得典型负荷分布和按负荷特性对用户分类的

重要手段，对于负荷预测、负荷控制、用电异常检测甚至电价目录制定和开发营销策略等都

有理论和实际意义。目前对负荷曲线聚类的方法有很多，各有优点与不足。本文首先对常用

的聚类算法K-means和层次聚类进行了分析研究，最终用MATLAB编制K-means算法程序并进

行仿真分析，结果表明，此方法效果良好。

关键字：聚类算法；K-means算法；负荷曲线

disadvantages of the load curve clustering method. Firstly, the commonly used K-means clustering

algorithm and hierarchical clustering analysis carried out, the final preparation of K-means algorithm

and procedures used matlab simulation results show that this method works well.

Keywords: clustering algorithm; K-means algorithm; load curve

1.引言

近些年来，智能电网早已成为全球的热门话题。

美国在 2003 年 6 月发布的“Grid2030——电力下一个 100 年的国家设想” 应用程序的分

布式的报告中提到生成智能化、自动化分发网络结构和计划在将来把它变成现实。在中国的

十一五规划，国内也将在智能电网的建设投入了大量资金。智能电网，包括智能电网与智能

配电网络，但主要是指智能配电网。随着时间推移，配电网建设完成之后，电力负荷很难免

后经由电力部门的批准审核，不能根据实际负荷曲线分类，其主要过程为：用电客户提出申

请—业务的受理—前往现场勘查—计量录入数据—电费的审核—信息归档等等环节。但是，

这些步骤忽略了一个重要细节，那就是没有人对归档后的电价执行事中、事后管理，同时也

没有人对电价进行日常审核、监督、分析。所以，真实负荷信息的掌控是很有限的，因此这

会导致偏离实际的负荷。国家在《电价改革方案》中所提出过的“合理成本、合理赢利、公平

负担”的定价原则。于是，想要达到公平，必须根据实际负荷曲线分类才有意义。在电力市场，

从经济公平的角度和负荷控制实现电网安全的角度来看，都应该是按照用户负荷实际曲线分

别采取针对性措施，对用户进行分类，而其中最为基础工作就是对负荷曲线进行聚类。

基于电力用户负荷曲线的聚类分析，是获得典型负荷分布的重要手段，对按负荷特性对

用户分类有重要帮助，对于负荷控制、负荷预测、用电异常检测甚至电价目录制定和开发营

特征曲线，对用户负荷进行了研究。并用MATLAB 编写了算法程序并进行仿真分析，结果表

明，此方法效果良好。

2.1 聚类的概念及综述