基于K-means的光伏时间序列聚类与应用分析
光伏时间序列的聚类，最头疼的就是数据维度高、变化大。K-means 算法还挺适合拿来这类问题的，简单粗暴，速度也快。尤其是做光伏功率预测或异常检测的时候，拿聚类结果做前置筛选，效果还蛮不错的。
基于 K-means 的聚类逻辑说白了就是把形状差不多的时序数据放一块，像找“行为相似”的设备那种感觉。你可以把一天的光伏输出按小时采样，跑一波聚类，看哪些天的发电模式类似，挺适合后续做模型分组或者策略优化。
代码实现上，推荐你先试试Matlab或者Python，它们都内置了现成的 K-means 库，用起来省事不少。如果你更喜欢手撸，也有C 语言和C#版本可以参考，逻辑清晰，适合练手。
如果要搞可视化，Java 版的工具做得还行，界面干净，交互也比较直观。用在项目展示或者教学上，省了不少事。
顺便给你整理了一些还不错的参考资源，直接上手不迷路：
- 基于改进 K-means 算法的光伏曲线聚类研究
- Matlab：K-means 聚类算法
- C# K-Means 聚类算法实战
- K-Means 聚类算法数据集
- C 语言实现 K-Means 聚类算法
- Countries of the World K-means 聚类数据集
- Java K-Means 聚类算法可视化工具
- 基于 Spark 的 K-means 快速聚类算法的优化
- 文本聚类 K-means 算法及实战 2024 最新版
如果你打算做光伏预测、设备状态或者电站运维优化，那这套聚类方案你可以好好用一用，灵活、可扩展，还挺贴近实际。
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