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第38卷第7期__________________________计算机仿真_____________________________2021年7月

文章编号：1006-9348(2021)07-0063-05

基于CK-means算法的用户用电负荷聚类分析

程江洲，何艳，鲍刚，潘飞

(三峡大学电气与新能源学院，湖北宜昌443000)

摘要:针对传统K-means算法存在的对初始聚类中心敏感和需要预先给定K值的问题，提出了一种基于CK-means算法

的用户用电负荷聚类分析方法。先对负荷数据进行预处理，通过密度Canopy算法可得到最优簇集值K与最佳初始聚类中

心，将其代人K-means算法中可提取出典型的用户负荷模式、得到具有差异性的聚类成员，选取江西某地216名用户一个

月的负荷数据进行实例仿真，通过与两种典型的聚类方法进行比较，并用不同的有效性指标来评价其聚类性能，实验结果证

明改进后的新算法在准确性、稳定性和有效性方面都优于其它算法。

关键词：用电行为分析;用户分类;用电负荷

中图分类号:TP301.6文献标识码:TP391.9

ClusterAnalysisofConsumerElectricityLoad

BasedonCK-meansAlgorithm

CHENGJiang-zhou,HEYan,BA0Gang,PANFei

(SchoolofElectricalandNewEnergy,ChinaThreeGorgesUniversity,YichangHubei443000,China)

ABSTRACTAiming：attheproblemthatthetraditionalK-meansalgorithmissensitivetotheinitialclusteringcen­

terandneedstogivetheKvalueinadvance,aclusteranalysismethodofconsumerelectricityloadbasedonCK-

meansalgorithmisproposed.First,theloaddatawerepreprocessed,andtheoptimalclusteringvalueKandtheopti­

malinitialclusteringcentercanbeobtainedthroughthedensityCanopyalgorithm.Thenthetypicaluserloadpattern

canbeextractedandtheclusteringmemberswithdifferencescanbeobtainedbysubstitutingthemintok-meansal­

gorithm.Finally,onemonthsloaddataof216usersinacertainplaceinJiangxiwereselectedforexamplesimula­

tion,andcomparedwithtwotypicalclusteringmethods.Theexperimentalresultsshowthattheimprovednewalgo­

rithmissuperiortootheralgorithmsintermsofaccura