基于负荷可调节潜力的负荷聚类方法

本发明公开了基于负荷可调节潜力的负荷聚类方法，具体涉及电力调控技术领域，通过采集负荷用户的行为与资源信息，分别构建特征向量并进行双聚类分析，提取行为与资源双重匹配的用户交集；经辨别后筛选出具备高响应可靠性的高调节潜力用户；再结合电网负荷压力、资源饱和度与历史调度反馈，利用训练好的机器学习模型动态调整聚类参数，优化分类边界与精度，实现对负荷调节用户的精准识别与电网调度策略的稳定支撑，本发明通过双维聚类与交集筛选实现了用户响应行为与资源可控性的同步识别，引入神经网络实现聚类参数的动态自适应调整，并结合响应置信度验证机制提升用户筛选可靠性，从而显著增强了负荷调节资源的精准性、实用性与稳定性。