基于EV充电站运行状态参数的相似日聚类划分方法及系统

本发明涉及电动汽车充电站容量调节技术领域，具体为基于EV充电站运行状态参数的相似日聚类划分方法及系统。将各典型日的充电站运行状态的状态参数，作为聚类的数据基础，并定义描述充电站运行状态的状态参数矩阵；在宏观层面对状态参数进行第一层场景分类，而后采用深度学习算法进行场景聚类，得到多个不同运行场景构成的场景集；构建深度卷积嵌入聚类模型并训练，利用卷积自编码器对场景集中充电站运行状态参数的原始数据进行特征提取和降维，再通过K‑means算法对展平降维后的数据进行聚类，并基于t‑随机邻近嵌入算法进行数据可视化。本发明提升了聚类准确度和效率，解决了传统聚类算法在面临高维复杂非线性数据时的维数灾难问题。