基于K-means算法的电能表检定误差分析与研究

何　傲，左黎斌，王　昕，何東莹，赵　楠

（1. 云南电网有限责任公司电力科学研究院；云南 昆明　650217；2. 南方电网电能计量重点实验室，云南 昆明　650217；3. 昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南 昆明　650000）

0　引言

近年来，随着社会经济的快速发展，电力需求也在不断增长。电能的准确计量是供电企业生产经营管理及电网经济稳定运行的重要环节。电能表是供电企业与用电客户进行电量结算的重要计量器具，电能表的计量准确性直接关系到供电企业和用电客户的经济效益[1]。作为电能表全生命周期质量评价的重要一环[2]，目前没有成熟的电能表检定的质量评价策略[3]，仅以合格与否来判断同类别电能表检定的质量的依据，无法全面反映电能表检定的质量差距。本文提出一种基于K-means算法的电能表检定误差分析方法，对电能表历史检定数据进行分析与研究，为电能表质量评价、设备选型、状态评价甚至后期的运行维护策略选择提供科学、可靠的依据。

1　聚类算法

1.1　聚类的含义

聚类又称聚类算法、聚类分析、群分析等，它主要是运用统计分析的思想，将样本或指标依据一定的原则，分成不同的聚类簇，从而使得聚类下的簇内间样本或指标具有较大的相似性，簇外的相似性较小。同时，聚类也是解决数据挖掘的方法之一[4]。

聚类分析是由聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。

聚类分析法在人们的生产、生活中应用广泛，例如在商业上，聚类可以帮助商家从数据库中划分出不同的消费群体，依据消费者的消费习惯，针对性的进行销售。……