电力负荷聚类分析数据

### 电力负荷数据聚类分析方法

对于电力负荷数据分析而言，聚类是一种无监督学习技术，旨在发现数据内部结构并将其划分为若干组或簇。这种方法能够识别不同类型的用电模式，有助于理解用户的消费行为以及优化电网管理。

#### 数据预处理阶段
在执行任何聚类操作之前，必须先清理和准备原始电力消耗记录。这通常涉及去除异常值、填补缺失值，并可能标准化数值范围以便于后续计算。此外，还需要提取有意义的时间序列特征作为输入变量给定模型使用[^1]。

#### 特征工程的重要性
有效的特征选择可以显著提高聚类效果的质量。针对电力负荷场景，常见的做法是从时间戳中派生周期性和趋势成分；考虑温度等外部环境因素的影响；甚至引入历史同期对比指标来增强表征能力。这些工作都是为了更好地捕捉潜在规律，从而使得相似的日志条目能够在空间上更紧密地聚集在一起。

#### K-Means算法的应用实例
K-means是最常用的硬划分聚类方法之一，在此背景下同样适用。具体实现流程如下：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 假设X是一个已经过适当转换后的numpy数组形式的数据集
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

labels = kmeans.labels_
centroids = kmeans.cluster_centers_

print(f'Cluster labels: {labels}')
print('Centroid locations:')
for i, centroid in enumerate(centroids):
    print(f' Cluster {i}:', centroid)

上述代码片段展示了如何通过`sklearn`库轻松调用内置函数完成整个过程——指定预期分群数量后即刻获得每条样本对应的标签及其所在中心位置的信息。当然，实际项目里还需经过多次试验调整参数直至达到满意的结果为止。

#### DBSCAN算法的优势体现
不同于依赖固定半径定义邻居关系的传统方式，DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）允许形成任意形状的密集区域而无需预先设定具体的群体数目。这对于探索未知分布特性的大规模电力负载尤为有利。其核心在于依据密度可达原则自动探测孤立点之外的核心对象构成连通子图，进而自然演化成最终形态。

from sklearn.cluster import DBSCAN
eps_value = 0.3 # 邻域距离阈值
min_samples_value = 10 # 构建稠密区最小所需实体数

dbscan = DBSCAN(eps=eps_value, min_samples=min_samples_value).fit(X)

core_samples_mask = np.zeros_like(dbscan.labels_, dtype=bool)
core_samples_mask[dbscan.core_sample_indices_] = True
labels_dbscan = dbscan.labels_

n_clusters_ = len(set(labels_dbscan)) - (1 if -1 in labels_dbscan else 0)
n_noise_ = list(labels_dbscan).count(-1)

print('Estimated number of clusters:', n_clusters_)
print('Estimated number of noise points:', n_noise_)

这段脚本说明了怎样配置关键超参并通过直观输出评估所得结论的有效性。值得注意的是，由于缺乏显式的控制机制，因此往往需要借助领域专业知识反复尝试找到最合适的组合方案。