摘要
本申请涉及一种电力用户聚类方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:获取电力用户历史用电的时间序列数据;采用最小‑最大归一化方式,将所述历史用电的时间序列数据映射至预设值域;从归一化处理后的历史用电的时间序列数据中,提取得到低于预设维度的电力用户的历史用电特征;根据所述低于预设维度的电力用户的历史用电特征,利用高斯混合模型进行聚类,并对聚类结果进行收敛处理;根据收敛处理后的聚类结果,对电力用户进行分类。采用本方法能够兼顾高维数据降维与时间序列特性,提高电力用户聚类的聚类精度。
技术关键词
电力用户聚类方法
高斯混合模型
特征提取模型
差异化需求响应
典型日负荷曲线
数据处理模块
重构误差
序列
贝叶斯信息准则
计算机设备
期望最大化算法
计算机程序产品
协方差矩阵
更新模型参数
可读存储介质
解码结构
异常用户
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作物识别方法
多波段遥感影像
时序特征
特征提取模型
图像
诊疗信息
特征提取模型
信号特征提取
诊疗数据分析方法
局部特征提取
RPA机器人
分析模块
协方差矩阵
主成分分析算法
数据储存模块