基于双层自适应密度聚类算法的分行业日负荷特性

利用营配大数据所提供的大量数据计算电力用户的日负荷特性参数,运用密度聚类(DBSCAN)方式分析行业的日负荷特性。提出了以波动率、最大负荷发生时刻和最小负荷发生时刻三项指标为特性指标的降维方法。利用高斯核密度估计优化处理密度聚类算法,提出日负荷特性规律算法效果评价体系。针对评分结果确定是否需要二次聚类,最终给出电力行业典型日负荷特性曲线。以浙江沿海某城市近4万用户进行算法验证,结果表明该算法提高了聚类质量及效率,其行业负荷特性结果对电力需求侧预测、配电网规划等具有较大的指导意义。