基于Spark和K-means聚类的电力系统异常数据识别方法

基于 Spark 的并行 K-means 聚类，挺适合用来识别电力系统里那些“看起来不太对劲”的数据。原理不复杂，说白了就是拿负荷曲线来做聚类，看哪些数据落在奇怪的位置上。用的是 Spark 的并行能力，大数据集比 MapReduce 灵活多了，尤其是迭代多的时候，效率高不少。

电力系统的数据那叫一个多又杂，尤其是做状态估计的时候，不干净的数据会直接影响计算结果。用 K-means 来分类，再结合 Spark 跑并行任务，速度还挺快的，实验用的还是 EUNITE 的真实负荷数据，实战味道足。

这个方法最妙的地方是：能跑得快，跑得稳，还能跑在集群上。尤其适合那种数据量上亿、每天都在变的系统。要是在用老一套的 MapReduce，估计早被中间结果拖死了。你要是平时和电力数据打交道，这一套方法还蛮值得一试的。

顺带推荐几个资源，像是用 Python 写的 K-Means、K-Means 的经典程序，还有一个挺适合初学的K-means 算法优缺点的总结文档，看完思路会更清楚。

如果你正在优化电力系统状态估计，或者做大数据聚类类的项目，真的可以考虑一下 Spark + K-means 这个组合。别忘了，数据要先清洗干净，聚类结果才靠谱哦～