摘要
本发明公开了一种考虑峰谷形状特征的日负荷曲线形态模式聚类方法，所述方法首先在已完成数据预处理的日负荷曲线数据上建立相应的日负荷曲线峰谷形状特征(Peak‑valley Shape，PVS)模型，然后建立日负荷峰谷形状特征的动态时间规整距离(DTWpvs)，再建立以簇内各数据样本与类心之间最小化簇内距离总和(Within Cluster Distance Sum，WCDS)的目标函数，并采用K‑mediods聚类算法进行日负荷曲线模式的聚类划分，最后以轮廓系数指标(Silhouette Coefficient Index，SCI)来确定最佳聚类数目和最终聚类结果。本发明解决了现有聚类方法仅从日负荷曲线整体形状进行分类而没有考虑负荷管理技术最需关注负荷峰谷形状特征的突出问题，比现有聚类方法更能准确地获得更具代表性峰谷特征的日负荷曲线形态模式聚类结果。
