负荷曲线聚类是电力大数据研究的基础,通过聚类来挖掘用户的用电模式,从而为电力调控提供决策。针对传统的聚类方法难以处理高维多变量数据,提取时间特征较困难,存在特征提取与聚类过程分离的问题,采用基于一维卷积自编码器的深度卷积...负荷曲线聚类是电力大数据研究的基础,通过聚类来挖掘用户的用电模式,从而为电力调控提供决策。针对传统的聚类方法难以处理高维多变量数据,提取时间特征较困难,存在特征提取与聚类过程分离的问题,采用基于一维卷积自编码器的深度卷积嵌入聚类方法(deep convolutional embedded clustering based on one-dimensional convolution autoencoder,DCEC-1D),对负荷曲线进行聚类并提取典型负荷曲线。首先,用一维卷积自编码器(one-dimensional convolutional autoencoder,1D-CAE)提取特征,送入K-means得到初始簇中心;然后,利用自定义的聚类层对提取的负荷特征进行软分布;最后,为防止扭曲嵌入空间,将聚类损失和重构损失相结合作为损失函数联合优化,得到最终的聚类结果。算例分析以美国加州大学欧文分校(University of California Irvine,UCI)提出的数据集中的葡萄牙居民用户实际采集数据为研究对象,通过戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin index,DBI),CH分数(Calinski-Harabaz index,CHI),轮廓系数(Silhouette coefficient,SC)这3个聚类指标进行定量分析,并通过t分布随机邻域嵌入(t-distributed stochastic neighborhood embedding,TSNE)进行可视化分析。试验结果表明,相较于传统的K-means、主成分分析法(principal components analysis,PCA)+K-means,该方法聚类指标有大幅度提升。对比基于局部结构保留的深度嵌入聚类(improved deep embedded clustering,IDEC),基于一维卷积的深度嵌入聚类(deep embedding clustering method based on one dimensional convolutional auto-encoder,DEC-1D-CAE)和1D-CAE+K-means,所提方法的DBI分别降低了约0.15、0.08和1.50,CHI提高了约19384.92、12488.48和36485.72,SC提高了约0.10、0.05和0.63。展开更多
文摘负荷曲线聚类是电力大数据研究的基础,通过聚类来挖掘用户的用电模式,从而为电力调控提供决策。针对传统的聚类方法难以处理高维多变量数据,提取时间特征较困难,存在特征提取与聚类过程分离的问题,采用基于一维卷积自编码器的深度卷积嵌入聚类方法(deep convolutional embedded clustering based on one-dimensional convolution autoencoder,DCEC-1D),对负荷曲线进行聚类并提取典型负荷曲线。首先,用一维卷积自编码器(one-dimensional convolutional autoencoder,1D-CAE)提取特征,送入K-means得到初始簇中心;然后,利用自定义的聚类层对提取的负荷特征进行软分布;最后,为防止扭曲嵌入空间,将聚类损失和重构损失相结合作为损失函数联合优化,得到最终的聚类结果。算例分析以美国加州大学欧文分校(University of California Irvine,UCI)提出的数据集中的葡萄牙居民用户实际采集数据为研究对象,通过戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin index,DBI),CH分数(Calinski-Harabaz index,CHI),轮廓系数(Silhouette coefficient,SC)这3个聚类指标进行定量分析,并通过t分布随机邻域嵌入(t-distributed stochastic neighborhood embedding,TSNE)进行可视化分析。试验结果表明,相较于传统的K-means、主成分分析法(principal components analysis,PCA)+K-means,该方法聚类指标有大幅度提升。对比基于局部结构保留的深度嵌入聚类(improved deep embedded clustering,IDEC),基于一维卷积的深度嵌入聚类(deep embedding clustering method based on one dimensional convolutional auto-encoder,DEC-1D-CAE)和1D-CAE+K-means,所提方法的DBI分别降低了约0.15、0.08和1.50,CHI提高了约19384.92、12488.48和36485.72,SC提高了约0.10、0.05和0.63。
