基于t-sne降维和birch聚类的单相用户相位及表箱辨识

《基于t-sne降维和birch聚类的单相用户相位及表箱辨识》是一篇深入探讨电力系统中用户用电数据特征提取与分类方法的研究论文，全文共36页。该研究针对当前电力系统中单相用户相位识别和表箱归属问题，提出了一种结合t-sne降维与birch聚类算法的解决方案，旨在提高识别精度与效率。

论文首先介绍了电力系统中单相用户的用电特性及其在配电网管理中的重要性，指出现有方法在处理高维度数据时存在计算复杂度高、识别准确率低等问题。为了解决这些问题，作者引入了t-sne（t-分布随机邻域嵌入）算法，用于对高维用电数据进行降维处理，从而保留数据的主要特征并降低计算负担。

随后，论文详细阐述了birch聚类算法的原理及其在数据分类中的应用，通过构建平衡迭代聚类层次结构，实现对降维后数据的高效聚类分析。实验部分展示了该方法在实际电力数据集上的应用效果，并与其他传统方法进行了对比分析，结果表明该方法在识别准确率和计算效率方面均具有明显优势。

此外，论文还讨论了该方法在实际工程中的可行性与推广价值，强调其在智能电网、用户行为分析及电力负荷管理等方面的应用潜力。整体来看，该研究不仅为单相用户相位及表箱辨识提供了新的技术思路，也为电力系统的智能化管理提供了理论支持和技术参考。