基于混沌关联维特征的电能表计量多维数据聚类方法

作者：窦圣霞; 程志强

来源：电力需求侧管理, 2022, 24(02): 100-104.

• 电能计量
• 多维数据
• 混沌特征提取
• 关联维
• 聚类算法

针对传统电能计量多维数据的聚类分析算法存在的计算过程复杂、效率低下、系统耗能高等问题,设计出一套适用的解决方案。该方案基于大数据平台进行计算存储,通过混沌关联维聚类分析方法对电能计量数据进行多维分析。该方法吸收了传统大数据聚类算法和混沌特征提取的优点,通过选取交互信息量的第一个最小值作为最佳时间延迟,采用虚假最近邻点算法选择最佳的嵌入维数u重构相空间。然后基于相空间重构提取出混沌关联维特征,并糅合聚类算法对电能计量多维数据进行聚类。实验证明,本研究的混沌关联维聚类分析法效率高、过程简单且能耗低。