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基于改进K - means算法的含电动汽车负荷源荷场景聚类：MATLAB代码实现之旅

news 2026/9/1 16:36:38

MATLAB代码：基于改进K-means算法的含电动汽车负荷源荷场景聚类关键词：有序聚类改进k-means聚类电动汽车负荷聚类风光场景聚类仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主要做的是基于改进k-means算法的场景生成，具体为含有电动汽车负荷的场景聚类问题，其中，光电和电负荷用有序聚类方法，风电加电动汽车负荷用的是k-means方法，具体过程为 1、对光电有序聚类（分开），根据轮廓系数找出合适的断点向量； 2、对电负荷有序聚类（分开），根据轮廓系数找出合适的断点向量； 3、将断点合并，取异，对密集的进行删减； 4、利用分割点，找出各个分区；将风电+电动汽车负荷（组合）合并为365*48，一次性带入kmeans中求解得到分区内（风电电动汽车负荷）的聚类图。此方法更加具有创新性，代码非常精品，注释保姆级

在电力系统分析与优化领域，对含有电动汽车负荷的源荷场景进行准确聚类至关重要。今天就来和大家分享基于改进K - means算法在MATLAB平台上实现含电动汽车负荷源荷场景聚类的有趣代码。

一、关键词解读

有序聚类：它是代码中对光电和电负荷进行处理的重要方法，通过这种方式能将数据合理地按顺序划分，为后续找出合适断点向量奠定基础。
改进k - means聚类：对传统k - means算法进行优化，在处理风电加电动汽车负荷这类组合数据时发挥关键作用，能更精准地实现聚类。
电动汽车负荷聚类：我们研究的核心目标之一，旨在通过算法将电动汽车负荷数据进行有效分类，助力电力系统更好地规划与调度。
风光场景聚类：也是代码的重要任务，通过不同聚类方法对光伏和风电相关场景数据进行聚类分析。

二、代码核心实现过程

（一）光电有序聚类

% 假设已经获取到光电数据，存储在solar_data矩阵中 solar_data = rand(100,1); % 这里只是示例数据，实际应从真实数据源获取 % 进行有序聚类 [solar_best_bp, ~] = ordered_clustering(solar_data); % ordered_clustering是自定义函数，用于实现光电的有序聚类 % 该函数内部通过循环等操作，尝试不同的断点划分 % 并根据轮廓系数等指标评估划分效果 % 最终返回最优的断点向量solar_best_bp

这段代码首先假设有光电数据，然后调用自定义的ordered_clustering函数进行有序聚类。这个函数会尝试各种断点划分方式，就像在数据序列中寻找最佳的“分割点”，而评估这些分割好坏的标准就是轮廓系数。轮廓系数越高，说明聚类效果越好，通过不断尝试，函数就能找到最合适的断点向量。

（二）电负荷有序聚类

% 假设已经获取到电负荷数据，存储在load_data矩阵中 load_data = rand(100,1); % 同样是示例数据 % 进行有序聚类 [load_best_bp, ~] = ordered_clustering(load_data); % 与光电有序聚类类似，调用相同的有序聚类函数 % 找出电负荷数据的最优断点向量load_best_bp

电负荷有序聚类的过程和光电有序聚类基本一致，都是调用ordered_clustering函数，从电负荷数据中找出最合适的断点向量。通过这一步，我们可以将电负荷数据合理地划分成不同的部分，为后续处理做准备。

（三）断点处理

% 合并光电和电负荷的断点向量 all_bp = [solar_best_bp; load_best_bp]; % 取异，去除重复断点 unique_bp = unique(all_bp); % 对密集的断点进行删减 final_bp = prune_dense_bp(unique_bp); % prune_dense_bp是自定义函数，用于检查断点分布密度 % 如果某些区域断点过于密集，就会根据一定规则删减 % 得到最终合适的断点向量final_bp

这部分代码将前面得到的光电和电负荷的断点向量合并，然后去除重复的断点。接着，对于那些断点过于密集的区域，调用prunedensebp函数进行删减。这就像是整理一堆物品，先把相同的拿走，再把过于拥挤的部分适当清理，让整个结构更加清晰合理。

（四）风电 + 电动汽车负荷聚类

% 假设已经获取到风电和电动汽车负荷组合数据，存储在wind_ev_data矩阵中 wind_ev_data = rand(365*48,1); % 示例数据 % 将数据合并为365*48的格式 combined_data = reshape(wind_ev_data, 365, 48); % 利用最终断点向量找出各个分区 partitions = find_partitions(final_bp, combined_data); % find_partitions是自定义函数，根据断点向量将数据划分成不同分区 % 一次性带入kmeans中求解得到聚类图 [idx, C] = kmeans(partitions, 3); % kmeans函数将划分好的分区数据进行聚类 % 这里设置聚类数为3，实际可根据需求调整 % idx为每个数据点所属的类别标签，C为聚类中心

先将风电和电动汽车负荷组合数据整理成特定的格式，然后根据前面得到的最终断点向量划分数据分区。最后，使用kmeans函数对这些分区数据进行聚类。这个过程就像是给不同区域的数据贴上不同的“标签”，让我们能清晰地看到数据的分布类别。