基于核方法的Kernel K-means：提高电力负荷曲线聚类精度

"基于Kernel K-means的负荷曲线聚类是一种先进的电力负荷管理方法，它在电力负荷预测和配用电系统中发挥着关键作用。传统的电力负荷聚类面临数据维度增加带来的挑战，而核方法通过将数据映射到高维空间，增强了数据的可分性，从而提高了聚类的准确性。核函数作为核心工具，通过点积的方式构建核矩阵，无需明确地计算高维特征，简化了复杂的映射过程。 K-means算法在这个背景下得到了改进，利用核技巧来处理大规模的核矩阵，以减少计算复杂度。核主成分分析被引入，用于减小矩阵规模，进一步优化了算法效率。这种方法选择美国能源部能源信息网站的负荷数据作为实验对象，通过Davies-Bouldin聚类有效性指标来评估聚类结果的质量。 实验结果显示，基于Kernel K-means的负荷曲线聚类方法能够有效地将负荷曲线分类，确保类内的紧密性和类间的分离性，反映出不同类型用户间的负荷特性差异。这不仅有助于电力规划，还能提升负荷预测精度，降低错峰管理和系统规划的难度。尽管目前存在多种负荷曲线聚类方法，如K-means、小波分析、模糊C均值等，但这种方法凭借其高效性和准确性，在处理高维电力负荷数据时展现出优势。 本文的研究展示了如何利用核方法优化传统聚类算法，以适应智能电网时代数据量大、维度高的特点，对于电力行业的负荷管理具有实际应用价值。"