一种基于LTTB降维的双边斜率DTW距离负荷谱聚类方法

本发明提供一种基于LTTB降维的双边斜率DTW距离负荷谱聚类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，采集电力负荷数据；步骤S2，对电力负荷数据进行预处理，得到预处理数据；步骤S3，利用预处理数据，通过LTTB降维得到低维度数据；步骤S4，通过每个数据点与x轴正负方向的角度θ得到低维度数据的双边斜率距离；步骤S5，将双边斜率距离作为DTW的相似性度量；步骤S6，设定聚类数目，对处理后的负荷数据集进行双边斜率DTW谱聚类算法计算，得到每个电力负荷数据对应的聚类标签并进行输出。该方法减少了数据存储空间，节约了模型训练的计算时间，提高了聚类的识别效果。
上海电力大学
黄冬梅 | 葛书阳 | 胡安铎 | 孙园 | 孙锦中 | 时帅