摘要
云空间中的电力数据种类繁多、数据维度大、结构复杂,容易引发电力系统运行安全问题.有效的数据聚类可以消除云空间中电力异构的无关、冗余数据.引入自适应分段云模型,提出一种全新的电力异构数据聚类方法.通过Tent映射预处理电力异构数据,使数据空间分布更加均匀,提高了数据聚类精度.利用自适应正态云模型建立云期望曲线方程,获取正态云滴,以确定数据聚类中心.根据熵值定义分段聚合条件,实现异构数据有序聚类.测试结果表明,所提方法在聚类中心空间中的异构数据分布较为均匀,分类聚类面积较大,聚类收敛较快,轮廓系数为0.4.所提方法的电力异构数据聚类效果更优,具有较好的适用性和有效性.
维普
万方数据