买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜福州大学申请的专利一种基于K-medoids聚类分析的居民空调装机容量挖掘方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115964650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211715042.4，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于K-medoids聚类分析的居民空调装机容量挖掘方法是由张逸;陈敏;姚文旭;张良羽;陈锦涛;孙守铨;辛荣设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于K-medoids聚类分析的居民空调装机容量挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于K‑medoids聚类分析的居民空调装机容量挖掘方法，包括以下步骤：步骤一：获取用电数据；步骤二：计算功率均值、功率方差；步骤三：建立对应的模糊矩阵；步骤四：计算功率数据；步骤五：计算用电功率数据平均距离密度值；步骤六：对不同的类簇距离CX进行分类；步骤七：当聚类数据集为空集时结束聚类；步骤八：更新数据中心；步骤九：得到聚类中心序列；步骤十：提取不同聚类中心的聚类簇；步骤十一：得到含有空调用电的总用电负荷；步骤十二：计算其他用电器用电负荷；步骤十三：推算该居民用户家庭空调装机量。应用本技术方案可实现取对空调装机容量的计算。

本发明授权一种基于K-medoids聚类分析的居民空调装机容量挖掘方法在权利要求书中公布了：1.一种基于K-medoids聚类分析的居民空调装机容量挖掘方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：通过用电信息采集系统进行居民用户的用电数据获取；步骤二：计算凌晨期间12个功率测量点的功率均值、功率方差；步骤三：根据用户凌晨期间功率均值、功率方差、功率最大最小值指标，建立对应的模糊矩阵；步骤四：计算功率数据；步骤五：计算用电功率数据平均距离密度值；步骤六：对不同的类簇距离CX进行分类；步骤七：根据步骤三给定的功率数据集，重复步骤四～五，当聚类数据集为空集时结束聚类；步骤八：更新数据中心；步骤九：根据设置的最小阈值φxy，当聚类中心在阈值σx运行范围内且变化较小时，即φxy≤σx时，将此中心认为聚类中心，得到聚类中心序列C'＝{C1,C2,...,Cx}；步骤十：提取不同聚类中心的聚类簇，计算各个聚类簇之间功率曲线的平均值，用电聚类负荷初步分为：其他电器夜间工作用电、空调用电、空调因温度不同而导致的不同用电功率；步骤十一：根据步骤十中对疑似‘含空调用电日期’及聚类簇的提取后，将疑似含有空调的日期的分析延长至全天，得到含有空调用电的总用电负荷；步骤十二：采用相似日来计算不含空调时候的其他用电器用电负荷；步骤十三：将步骤十一中所计算的全天各时段‘含空调的总用电负荷’与步骤十二中‘不含空调总用电负荷’相减得到各时段空调负荷数值，提取所有时段中的最大值，取该时段的平均值作为居民用户的空调负荷，并与市面常用的空调用电特征相比，推算该居民用户家庭空调装机量；所述步骤三具体为：根据用户凌晨期间功率均值、功率方差、功率最大最小值指标，假定需要划分的聚类个数为X个，每个聚类中心考虑的指标个数为Y个，建立对应的模糊矩阵为： 式中，a1,a2,...,aX为聚类个数，aX为第i个聚类指标个数，wx1,wx2,...,wxY为ai对应Y个指标系数；所述步骤四具体为：计算功率数据集中所有功率数据的密度ρXwxy,DXav,ρX定义为以wXy为中心，DXav为半径的样本区域，以最大的用电功率数据密度值ρXmax作为第1个聚类中心，对应半径的表达式为： 式中x,z∈X，X表示聚类个数；所述步骤八具体为：更新数据中心，以∑mind'xy最小为新聚类中心，根据新的聚类中心，采用K-medoids聚类对概率分布曲线进行聚类，具体步骤为：计算用电数据到∑mind'xy的距离Dd′inx，具体表达式如下:Dd′inx＝angmin||d′inxy-∑mind′xy||27式中：d′inxy为在第x组集群中的数据值；∑mind′xy为聚类中心距离；选取di′nxy的平均值作为新的聚类中心，重复进行上式。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人福州大学，其通讯地址为：350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。