基于欧氏动态时间弯曲距离与熵权法的负荷曲线聚类方法

《基于欧氏动态时间弯曲距离与熵权法的负荷曲线聚类方法》是一篇研究电力系统中负荷曲线聚类分析的论文，全文共32页。该文针对传统聚类方法在处理负荷曲线时存在的不足，提出了一种结合欧氏动态时间弯曲距离（EDTW）和熵权法的新方法，旨在提高负荷曲线聚类的准确性和有效性。

负荷曲线是电力系统运行的重要数据，其聚类分析有助于电力调度、需求预测以及能源管理等方面的应用。然而，由于负荷曲线具有时间序列特性，传统的聚类算法如K-means等在处理这类数据时往往存在局限性。为此，本文引入了动态时间弯曲距离（DTW），这是一种能够衡量两个时间序列之间相似性的方法，能够有效处理不同长度和速度的时间序列数据。

为了进一步提升聚类效果，本文还结合了熵权法。熵权法是一种客观赋权法，能够根据指标数据的差异程度自动确定权重，从而避免主观因素对结果的影响。通过将熵权法应用于负荷曲线的特征提取，可以更准确地反映各特征的重要性，提高聚类的稳定性。

论文中详细描述了该方法的实现步骤，包括数据预处理、特征提取、距离计算、权重确定以及聚类算法的优化过程。实验部分使用实际电力负荷数据进行验证，结果表明，该方法在聚类精度和稳定性方面均优于传统方法。

综上所述，《基于欧氏动态时间弯曲距离与熵权法的负荷曲线聚类方法》为电力系统的负荷分析提供了一种新的思路和工具，具有较高的理论价值和实际应用前景。