融合遗传与K-Means聚类算法的产业链典型用电模式提取方法

本发明公开一种融合遗传与K‑Means聚类算法的产业链典型用电模式提取方法，属于电力系统数据分析与模式识别技术领域。本发明首先对用电数据进行规范化预处理，包括缺失值填补、异常值处理、特征归一化和冗余特征剔除；然后利用遗传算法优化K‑Means初始聚类中心，通过染色体编码、适应度函数评估和遗传操作获取最优初始质心；最后执行K‑Means聚类并提取各簇典型用电特征。该方法有效解决了传统K‑Means算法对初始值敏感、易陷入局部最优的问题，聚类质量显著提升，DB指数降低约15％，提取的用电模式与实际生产特性高度吻合。实验表明，基于本方法提取模式的负荷预测误差平均降低8％以上，为电力负荷预测、能效评估和智能调度提供了可靠的技术支撑。