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申请/专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司河源供电局
摘要：本发明公开了一种基于优化K均值聚类的电力负荷异常检测方法、系统及设备，属于智能电网技术领域，包括将person系数作为特征关联性判据进行特征优选，应用主成分分析法对数据进行降维处理，得到初始数据集；然后，融合Sobol序列、反向学习、Levy飞行、正余弦算法和纵横交叉多策略改进浣熊优化算法；最后，采用MSICOA算法对K均值聚类算法进行参数优化后进行异常检测。本发明利用融合多策略改进浣熊算法对K均值聚类算法的一系列参数进行优化，提高优化算法的收敛速度和搜索能力的同时还提高了电力负荷异常检测的精准度。
主权项：1.一种基于优化K均值聚类的电力负荷异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集所关注地区的各行业用户的负荷数据信息；S2、对所述负荷数据信息进行特征选择；S3、采用person系数法绘制热力图对特征进行相关性分析，剔除相关性强的特征，得到特征数据集；S4、对特征数据集中的每个特征进行PCA降维，得到降维后的特征数据集；S5、构造异常检测数据集；S6、基于构造的异常检测数据集，采用Sobol序列、反向学习策略、Levy飞行模型、正余弦算法和纵横交叉策略改进浣熊优化算法；S7、采用改进的浣熊优化算法对K均值聚类算法进行参数优化，并对所述异常检测数据集进行异常检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东电网有限责任公司 广东电网有限责任公司河源供电局 一种基于优化K均值聚类的电力负荷异常检测方法、系统及设备
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