电力负荷聚类分析研究是负荷特性模拟、需求侧管理等应用的基础.针对负荷数据日趋多样性、随机性,传统K-means算法无法有效处理高维数据,且存在人工给定聚类数目K值及随机选取初始聚类中心易收敛至局部最优的问题,提出一种基于自编码器(auto-encoder,AE)降维的电力负荷聚类方法.首先利用自编码器网络对采集的负荷数据提取特征,降低数据维度,然后通过密度权值Canopy算法对降维后的数据预聚类,得到初始聚类中心和最优聚类数目K值,将预聚类结果结合K-means算法进行聚类.算例结果表明:所提方法能够有效对负荷数据进行特征提取,并减少聚类过程中的复杂度,提高了聚类结果准确度和聚类效率.
K-means算法 自编码器 降维聚类 密度权值