基于改进k-means算法的海量智能用电数据分析

针对智能用电数据挖掘面临数据量大、挖掘效率低等难题,进行Map-Reduce模型下基于改进k-means的海量用电数据分析研究。以家庭用户为例,建立了家庭用户用电信息的家庭用户号、房屋面积、家庭成员数、每天用电量、峰谷电量、家用电器数等的数据维度模型,利用k-means算法简单、收敛速度快的优势,克服其容易陷入局部最优解的缺陷,综合考虑初始聚类中心的选择及聚类个数的选取2个因素,以数据对象密度的大小作为初始聚类中心的选取标准,将簇间距离及簇内对象的分散程度作为聚类数目选择的重要参考,对k-means算法进行改进;为提高数据处理效率,进行Map-Reduce处理模型下的海量家庭用户用电数据的并行挖掘。通过在Hadoop集群上进行实验,结果证明提出的算法运行稳定、高效、可行,且具有良好的加速比。