一种基于优化K-means聚类的工业园区负荷分析方法与系统

本发明公开了一种基于优化K‑means聚类算法的工业园区负荷分析方法，首先，收集工业园区电力负荷数据，包括设备总用电量、分时用电量、用电峰值、设备能耗等内部数据和天气数据、电价市场信息、政策法规等外部数据后，对其统一进行标准化处理，包括对数据的清洗和归一化处理，针对数据中出现的缺值、错误问题，采用KNN方法进行填补，避免数据收集中的误差导致的基线负荷分析准确性不高的问题；之后，采用KPCA非线性降维技术处理生产线电力需求与外部数据的非线性关系，通过简化数据集降低模型的复杂度，提取外部数据中更多的非线性特征，帮助更好掌握工业园区电力需求的规律，解决电力需求侧管理法在处理非线性关系的短板问题。