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目录
1.课题概述
2.系统仿真结果
3.核心程序与模型
4.系统原理简介
5.完整工程文件
1.课题概述
基于KL-ISODATA算法的电力负荷数据场景聚类matlab仿真。使用KL-ISODATA算法对不同场景的负荷数据进行聚类，为电力系统的调度和管理提供更精准的依据。对比ISODATA算法和L-ISODATA算法。对比指标为di和dbi。
2.系统仿真结果
3.核心程序与模型
版本：Matlab2024b
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%K-L-isodata
[Mean3,Class3]=func_KL_isodata(Loads,Ker,Nmin,dstd,dmin,Npair);
cnt0=0;
for i=1:size(Mean3,1)if size(Mean3{i},2)==1cnt0 = cnt0+1;Mean3{i,1} = [];Class3{i,1}= [];end
end
Mean3(cellfun(@isempty,Mean3)) =[];
Class3(cellfun(@isempty,Class3))=[];
%K-L-isodata聚类结果图
figure
for i=1:size(Mean3,1)subplot(size(Mean3,1),2,2*i-2+1)plot(Class3{i}','-');xlabel('采样点');ylabel('负荷');axis([1 92 -inf inf])title(['K-L-ISODATA第',num2str(i),'类聚类结果'])subplot(size(Mean3,1),2,2*i-2+2)plot(Mean3{i});xlabel('采样点');ylabel('标幺值');axis([1 92 -inf inf])title(['K-L-ISODATA第',num2str(i),'类中心'])
end
%DBI，DI计算
[dbi3,di3] = func_dbdi(Class3,Mean3,size(Mean3,1));figure
bar([di1,dbi1;di2,dbi2;di3,dbi3]');
legend('ISODATA','L-ISODATA','K-L-ISODATA');
set(gca,'xticklabel',{'DI','DBI'});
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4.系统原理简介
电力负荷数据场景聚类在电力系统调度、需求侧管理和能源优化等领域具有重要意义。通过对电力负荷数据进行聚类，可以将具有相似用电模式的负荷数据划分到同一类中，从而为电力系统的规划、运行和控制提供科学依据。传统的聚类算法如K - means、ISODATA等在处理电力负荷数据时，往往基于欧氏距离等度量方式，难以有效捕捉数据分布的差异。KL-ISODATA算法结合了 Kullback-Leibler（KL）散度和ISODATA算法的优点，能够更好地处理数据分布差异较大的电力负荷数据，提高聚类效果。
KL-ISODATA 算法的基本步骤包括初始化、样本分配、更新中心、分裂和合并等。
初始化
样本分配
更新中心
分裂
合并
基于KL-ISODATA 算法的电力负荷数据场景聚类能够有效捕捉数据分布的差异，提高聚类精度。通过将 KL 散度引入ISODATA算法，使得聚类过程更加适应电力负荷数据的特点。未来的研究可以进一步探索如何结合深度学习技术提取更有效的特征，以及如何优化算法的计算效率，以适应大规模电力负荷数据的聚类需求。
5.完整工程文件
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