一种基于质心优化聚类的用电行为分析与需求侧管理方法、系统、设备及介质

本发明公开了一种基于质心优化聚类的用电行为分析与需求侧管理方法、系统、设备及介质，涉及电力调度领域，包括采集各用户的用电数据，对每个用户的用电数据进行归一化处理，得到用户的典型日负荷曲线；采用K‑means算法对日负荷曲线数据集进行聚类，为数据建立标签；在进行初始质心选择步骤时，引入蚱蜢算法GOA参与初始质心的选取；当迭代次数达到最大迭代次数时，输出聚类结果，引入轮廓系数和戴维斯‑布尔丁索引对聚类结果进行评估；若评估结果满足要求，则输出最终聚类结果；基于最终聚类结果进行需求响应调度。本发明通过引入蚱蜢算法GOA优化初始质心的选择，避免了随机初始化带来的不稳定性，提高了聚类结果的准确性和稳定性。