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号基于聚类算法的链园用能负荷管理优化方本发明公开了基于聚类算法的链园用能负协同关系，生成适应场景变化的分布式调度策2收集多个链园的实时负荷数据、设备状态信息以及环基于链园之间的负荷相似性和地理分布特性，利用图结构模型对针对链园用能负荷的时间依赖特性，采用动态时间分段技术，将负根据聚类结果及链园之间的负荷协同关系，定义分布式调度优先级规则，结所述基于链园之间的负荷相似性和地理分布特性，利用图结构模型对,,通过地理距离矩阵的构建，将链园间的物理位置与负荷相似性关联，为3,,,所述采用动态时间分段技术，将负荷曲线按照时序分段并引入时对每个时间分段赋予时间加权系数以突出关键时段的影响，并对每个时间分,4.基于聚类算法的链园用能负荷管理优化系统，基于权利要求1~3任一所述的基于聚数据采集与融合模块，用于收集多个链园的实时负荷数据、4协同网络建模模块，用于基于链园之间的负荷相似性和地理分布特性，利时间分段与聚类模块，用于针对链园用能负荷的时优化聚类计算模块，用于设计多目标协同优化调度策略生成模块，用于根据聚类结果及链园之间5.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1~3任一所述的基于聚类算法的链园处理器执行时实现权利要求1~3任一所述的基于聚类算法的链园用能负荷管理优化方法的5单一园区的独立优化策略，这些方法在应对链园间复杂的能源交互关系时存在显著局限[0004]鉴于现有链园用能负荷管理技术在处理复杂能源交互和时间依赖性负荷优化方6据所述负荷特性向量构建链园数据节点集合，其中每个数据节点表示单个链园的负荷特,[0016]其中，Fa:和Fa:分别为链园A7光照等并通过多源特征融合技术构建负荷特性向量。89[0054]其中，Fa:和Fa:分别为链园A,实现如上述实施例提出的实现基于聚类算法的[0129]计算链园间负荷相似性，采用动态加权余弦相似度对特参数名称链园A制造业链园B仓储物流链园C农业温室链园D商业园区链园E综合园区链园F科技园区35.628.725.433.229.8相似性权重0.920.890.850.870.900.882.55.38.23.84.16.7调度优先级高中中高中低18.215.712.916.317.814

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