一种基于麻雀算法的用户负荷聚类分析方法

本发明公开了一种基于麻雀算法的用户负荷聚类分析方法，它涉及区域电力需求侧管理技术领域。其步骤为：数据预处理，使用隔离森林算法对负荷数据进行异常值检测，处理过程包括数据准备、隔离森林算法训练、异常分数计算、异常值识别；采用改进的麻雀搜索算法来选择初始聚类中心，包括确定目标函数、计算欧式距离、中心优化搜索、迭代更新优化；改进的K‑means聚类分析：聚类中心准备、计算最小欧式距离、更新聚类中心、迭代更新优化；输出聚类结果。本发明采用麻雀搜索算法优化K‑means算法的初始聚类中心选择，减少异常值对聚类结果影响，提高算法处理效率，能根据负荷特性的变化自适应调整聚类中心和数目，提供更准确的聚类结果。