基于混沌关联维特征的电能表计量多维数据聚类方法

摘要：

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.

关键词：电能计量、多维数据、混沌特征提取、关联维、聚类算法

所属期刊栏目：24

分类号：TH86;TP39

资助基金：国家电网有限公司总部科技项目5229YX210006

在线出版日期：2022-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：100-104