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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
摘要：本发明公开了一种电力系统负荷曲线聚类分析方法，确定电力系统负荷曲线聚类分析的目标和要求；数据预处理；使用自组织特征映射神经网络构建特征提取模型；使用MAML算法进行多任务学习，通过元学习的快速调整；应用高斯混合模型对提取的特征进行聚类；使用指标评估聚类效果，并进行聚类结果分析，确定是否满足预定的性能标准；进而进行迭代优化，结合自组织特征映射神经网络、元学习和高斯混合模型，为电力系统运营和能源管理带来更大的价值。
主权项：1.一种电力系统负荷曲线聚类分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，确定电力系统负荷曲线聚类分析的目标和要求；步骤2，数据预处理，收集相关电力系统负荷数据，进行数据整理，去除数据噪音；步骤3，使用自组织特征映射神经网络构建特征提取模型，选择合适的超参数进行训练，提取电力系统负荷曲线的关键特征；步骤4，使用MAML算法进行多任务学习，使模型能够快速适应不同聚类任务，通过元学习的快速调整，进一步优化和精确提取的特征；步骤5，应用高斯混合模型对提取的特征进行聚类，确定聚类的数量和高斯组件的参数，对电力系统负荷曲线进行分类和分段；步骤6，结果分析，使用指标评估聚类效果，并进行聚类结果分析，确定是否满足预定的性能标准；步骤7，迭代优化，根据需要可以反复迭代步骤3至6，直至满足结果合格的条件。
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权利要求：
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