基于密度的聚类算法能够在含有噪声的数据集中识别出任意形状和大小的簇附Matlab代码

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🔥 内容介绍

基于密度的聚类算法（以 DBSCAN 为例）通过 “密度可达性” 定义簇（核心点、边界点、噪声点），无需预设簇数量，能自动过滤噪声并识别非凸、不规则形状簇，这与规模化 EV 数据的特性高度契合：

（一）EV 数据的 “噪声 - 簇” 特性匹配

1. 噪声数据的天然存在

EV 充电数据中存在大量噪声：如充电桩故障导致的功率异常值（瞬时功率 > 100kW）、用户误操作产生的无效充电记录（充电时长 <5 分钟）、传感器误差导致的 SOC 跳变（1 分钟内 SOC 从 30%→80%）。DBSCAN 可通过 “ε 邻域密度” 自动将此类数据标记为噪声点（非核心点且非边界点），避免干扰负荷预测模型的分布拟合。

1. 用户行为簇的不规则性

传统聚类（如 K-means）假设簇为凸球形，无法识别 EV 用户的复杂行为模式：

• 通勤族充电时间呈 “双峰簇”（7:00-9:00、18:00-22:00），形状呈非凸分布；

• 网约车用户充电呈 “散点簇”（10:00-22:00 随机分布，但局部密度高）；

• 长途出行用户充电呈 “线性簇”（高速服务区充电，时间集中在 12:00-14:00、18:00-20:00）。

DBSCAN 通过 “密度连通” 可精准捕捉这些不规则簇，例如将通勤族的两个充电高峰识别为同一用户类型下的两个子簇，而非两个独立簇。

（二）簇大小动态适配的规模化优势

规模化 EV 场景中，不同用户类型的数量差异显著（如通勤族占 70%、长途出行用户占 5%），基于密度的聚类无需预设簇规模：

• 对高密度簇（通勤族）：自动扩展簇边界，包含更多样本点（如 10 万个通勤族记录形成大簇）；

• 对低密度簇（长途出行用户）：通过 “最小样本数 MinPts” 阈值（如 MinPts=50）确保小簇不被误判为噪声，例如 5000 条长途出行记录可形成独立小簇，避免被合并到其他簇中。

二、在 EV 负荷分析中的关键应用场景

（一）时空负荷簇识别：支撑有序充放电的区域调度

基于密度的聚类可从 “时间 - 空间” 二维维度识别 EV 负荷簇，为有序充放电的区域差异化调度提供依据：

1. 空间负荷簇识别

结合 GIS 数据，将 EV 充电位置（经纬度）与功率数据联合聚类：

• 高密度空间簇：如居民区（充电功率 3.3kW 为主，密度高）、商业区（快充 60kW 为主，密度中）、高速服务区（超快充 120kW 为主，密度低）；

• 应用：对高密度居民区簇，在晚峰（18:00-22:00）限制充电功率（≤40kW），避免变压器过载；对高速服务区簇，引导谷段（22:00-6:00）充电，利用储能平抑负荷。

1. 时间 - 功率负荷簇识别

对某区域 15 分钟粒度的 EV 总负荷数据聚类，识别负荷波动簇：

• 平稳簇：负荷波动 < 5%（如凌晨 2:00-4:00），无需调整充放电策略；

• 激增簇：负荷 15 分钟内增长 > 30%（如 18:30-18:45），触发有序调度（限制新启动充电、调用 V2G 放电）；

• 噪声簇：负荷瞬时跳变 > 100%（如充电桩故障），自动过滤以避免误调度。

（二）V2G 参与用户筛选：提升双向互动的经济性

基于密度的聚类可从 EV 电池特性（容量、充放电效率、循环寿命）与行为数据中识别高适配 V2G 的用户簇：

1. 筛选逻辑

• 核心簇特征：电池容量≥70kWh、充放电效率≥90%、日常 SOC 维持在 30%-80%（避免过充过放）、充电时间灵活（非紧急充电）；

• 噪声点：电池老化（循环次数 > 1000 次）、充电时间固定（如每日 18:00 必须充电）；

• 应用：从 10000 辆 EV 中筛选出 2000 辆高适配 V2G 的用户，组成虚拟电厂，参与电网峰段放电，每辆车年均收益增加 1500-2000 元。

三、融合应用的关键技术要点

四、应用效果验证与未来方向

（一）实验验证：深圳南山 EV 数据案例

1. 数据规模：5000 辆 EV，12 万条充电记录（2024 年 3-4 月），包含时间、功率、SOC、位置信息；

1. 对比方案：

• 方案 1：无聚类，蒙特卡洛直接拟合全局分布；

• 方案 2：K-means 聚类（预设 K=3）+ 蒙特卡洛；

• 方案 3：DBSCAN 聚类 + 蒙特卡洛；

（二）未来融合方向

1. 多维度密度聚类的深化

融合 EV 的电池健康状态（SOH）、用户出行距离、电价敏感度等维度，构建 “行为 - 电池 - 经济” 多维度密度聚类模型，进一步细化用户分群（如 “高 SOH - 高电价敏感度 - 通勤族” 簇），优化 V2G 参与策略。

1. 与强化学习的协同调度

将密度聚类识别的负荷簇作为强化学习的 “状态特征”（如 “激增簇” 对应高负荷状态），训练有序充放电的调度策略（如状态为 “激增簇” 时，动作为 “限制快充功率 + 调用 V2G”），提升实时调度的智能化水平。

1. 跨区域簇协同

构建城市级 EV 密度聚类模型，识别跨区域的负荷转移簇（如早晚高峰通勤族从郊区到市区的充电负荷转移），实现多区域协同调度（如郊区谷段充电、市区峰段放电），平抑更大范围的电网负荷波动。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 原玉梁.面向相交多流形聚类算法的研究[D].山西大学,2023.

[2] 李玉洁.基于局部拓扑结构的多流形聚类算法研究[D].山西大学,2024.

[3] 万旭.基于Hadoop平台的聚类算法研究[D].西安电子科技大学,2016.DOI:10.7666/d.D01066138.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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🌈图像处理方面

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🌈 路径规划方面

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