摘要
本发明适用于负荷聚类技术领域，提供了一种电力负荷的聚类方法、装置及计算机设备，其方法包括采集用户的电力负荷数据；对所述电力负荷数据进行预处理，并将所述数据预处理后的电力负荷数据的形态特征提取为离散属性的数据集；利用改进K‑modes算法对所述数据集进行m次负荷聚类，并根据每次所述负荷聚类的聚类结果确定类中心集合；对所述类中心集合进行层次聚类，将所述层次聚类所得的每个类的中心作为所述改进K‑modes算法的初始聚类中心代入所述改进K‑modes算法进行聚类从而生成聚类结果。本发明建立了高效的特征提取方法，在特征提取的基础上用改进K‑modes算法进行简化，提升聚类效率的同时提高结果的准确性。
