MATLAB
实现基于
GWO-DBSCAN
灰狼优化算法（
GWO）结合基于密度的空间聚类算法（
DBSCAN
）进行用户用电行为分析的详细项目实例
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电力系统向高比例新能源、高度信息化和广泛互动负荷演进，用电侧逐渐从传统的按电量计费管理走向以行为特征驱动的精细化运营。居民、商业和工业用户的用电行为在时间上呈现出明显的周期性、季节性和随机波动，在空间上又受气候、产业结构和城镇布局影响，形成复杂而多尺度的用电模式。配电网中安装的智能电能表、各类边缘测量装置以及营销系统的实时数据，为深入刻画用电行为提供了丰富的数据基础，但同时也带来了数据规模庞大、维度高、噪声多、分布不均衡等问题，传统基于规则或简单统计的分析方式难以支撑电力企业在精准服务、差异化定价和精细化调度方面的需求。
用电行为分析的核心任务不仅是对用户的用电量进行预测，更重要的是从长时间序列、多维度指标和多类别用户中挖掘具有代表性的行为模式，识别出负荷特性相似的用户群和异常行为。基于聚类 ...