MATLAB代码：基于有序聚类与改进K-means算法的电动汽车负荷源荷场景聚类
# 基于改进K - means算法的含电动汽车负荷源荷场景聚类：MATLAB代码实现之旅
在电力系统分析与优化领域，对含有电动汽车负荷的源荷场景进行准确聚类至关重要。今天就来和
大家分享基于改进K - means算法在MATLAB平台上实现含电动汽车负荷源荷场景聚类的有趣代码。
## 一、关键词解读
- **有序聚类**：它是代码中对光电和电负荷进行处理的重要方法，通过这种方式能将数据合理地
按顺序划分，为后续找出合适断点向量奠定基础。
- **改进k - means聚类**：对传统k - means算法进行优化，在处理风电加电动汽车负荷这类组合
数据时发挥关键作用，能更精准地实现聚类。
- **电动汽车负荷聚类**：我们研究的核心目标之一，旨在通过算法将电动汽车负荷数据进行有效
分类，助力电力系统更好地规划与调度。
- **风光场景聚类**：也是代码的重要任务，通过不同聚类方法对光伏和风电相关场景数据进行聚
类分析。
## 二、代码核心实现过程
### （一）光电有序聚类
```matlab
% 假设已经获取到光电数据，存储在solar_data矩阵中
solar_data = rand(100,1); % 这里只是示例数据，实际应从真实数据源获取
% 进行有序聚类
[solar_best_bp, ~] = ordered_clustering(solar_data);
% ordered_clustering是自定义函数，用于实现光电的有序聚类
% 该函数内部通过循环等操作，尝试不同的断点划分
% 并根据轮廓系数等指标评估划分效果
% 最终返回最优的断点向量solar_best_bp
```
这段代码首先假设有光电数据，然后调用自定义的`ordered_clustering`函数进行有序聚类。这个
函数会尝试各种断点划分方式，就像在数据序列中寻找最佳的“分割点”，而评估这些分割好坏的标准就是
轮廓系数。轮廓系数越高，说明聚类效果越好，通过不断尝试，函数就能找到最合适的断点向量。
### （二）电负荷有序聚类
```matlab
% 假设已经获取到电负荷数据，存储在load_data矩阵中
