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龙图腾网恭喜国网河北省电力有限公司营销服务中心;国家电网有限公司申请的专利基于均值漂移聚类的低压台区用户用电数据聚类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：CN114662608B 。

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：202210336294.X，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权基于均值漂移聚类的低压台区用户用电数据聚类方法是由陈蕾;李飞;孙胜博;申洪涛;史轮;李梦宇;杨挺设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于均值漂移聚类的低压台区用户用电数据聚类方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于均值漂移聚类的低压台区用户用电数据聚类方法，属于用电数据无监督的数据聚类技术领域，包括：给定m维空间的用电数据集X∈Rm×n，计算用户用电数据xii＝1,2,…,n的密度估计函数；根据函数的极值定理，局部密度极大值点位于密度函数的梯度零值点中，对上式求导，得到梯度函数，从而找到用电数据密度的极大值点；考虑用电数据中的噪声数据的影响，引入高斯核函数，实现用户用电数据的高维可分，提高分类的鲁棒性。本发明提供的一种基于均值漂移聚类的低压台区用户用电数据聚类方法，在低压台区用电信息采集场景中，用户类型多样，用电场景、用电行为复杂，有效改善用电数据分析的质量基础。

本发明授权基于均值漂移聚类的低压台区用户用电数据聚类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于均值漂移聚类的低压台区用户用电数据聚类方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：给定m维空间的用电数据集X∈Rm×n，计算用户用电数据xii=1,2,…,n的密度估计函数；S2：根据函数的极值定理，局部密度极大值点位于密度函数的梯度零值点中，对上式求导，得到梯度函数，从而找到用电数据密度的极大值点；S3：考虑用电数据中的噪声数据的影响，引入高斯核函数，实现用户用电数据的高维可分，提高分类的鲁棒性；S4：计算均值漂移向量Mh，根据漂移向量计算得到中心点偏移的大小和方向，从而判断中心点迭代是否结束和计算新的中心点；S5：将聚类中心点的候选点更新为搜索半径内所有用电数据点的均值，找到用电数据X中的密集区域，定位不同类型用电数据的中心点，完成用电数据聚类；所述步骤S1，包含以下内容：用户用电数据的密度估计函数为： （1）式中，Ck为常量，kx为核函数，h为核宽，x为初始设置的数据中心点；所述步骤S2，包含以下内容：用户用电数据的密度估计函数的梯度函数为： （2）；所述步骤S3，包含以下内容：定义高斯核函数： （3）式中，x为用户用电数据向量，h为搜索径向核宽；所述步骤S4，包含以下内容：根据用电数据密度估计函数的梯度函数（2），代入高斯核函数（3），得到漂移向量Mhx： 。

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