基于K-means++与欧氏距离的电动汽车用户充电行为分类方法

本发明公开了一种基于K‑means++与欧氏距离的电动汽车用户充电行为分类方法，包括：1、采用k‑means++聚类算法将电动汽车充电用户订单数据进行聚类，得到聚类后各类曲线图，2、根据聚类后各类曲线图，依据杂乱权重识别杂乱类，3、根据杂乱类所有数据与其他类聚类中心的欧氏距离，与其他各类数据与自身聚类中心的欧式距离作比较，4、依据欧氏距离的大小关系，即特征契合程度，将杂乱类的数据再分到其他数类簇中。本发明能更精确地反映电动汽车用户行为特征之间的差异性，从而能为供电公司优化电网调度策略、提高负荷预测精度以及合理配置充电基础设施提供科学依据。