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龙图腾网获悉南方电网数字电网研究院有限公司申请的专利用户聚类方法、装置、设备、存储介质和程序产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117171600B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311057898.1，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权用户聚类方法、装置、设备、存储介质和程序产品是由罗敏;周尚礼;张乐平;杨劲锋;赖雨辰;郭杨运;李胜;张英楠;陈敏娜设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本用户聚类方法、装置、设备、存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种用户聚类方法、装置、设备、存储介质和程序产品。该方法包括：根据待聚类用户在历史时间段内对应的历史负荷曲线属于初始高斯混合模型中各概率分布函数的子概率值，并根据各子概率值对初始高斯混合模型包含的概率分布函数进行调整，得到目标高斯混合模型；根据待聚类用户对应的历史负荷曲线属于目标高斯混合模型中各概率分布函数的子概率值，确定待聚类用户对应的目标负荷曲线；根据待聚类用户对应的目标负荷曲线，对待聚类用户进行聚类，并根据聚类后各类用户对应的贝叶斯信息准则值，判断聚类后的各类用户是否均达到聚类结束条件；若是，则获取对待聚类用户的聚类结果。采用本方法能够提高用户聚类准确性。

本发明授权用户聚类方法、装置、设备、存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种用户聚类方法，其特征在于，所述方法包括： 根据待聚类用户在历史时间段内对应的历史负荷曲线，确定所述历史负荷曲线属于初始高斯混合模型中各概率分布函数的子概率值，并根据所述历史负荷曲线对应各概率分布函数的子概率值，对所述初始高斯混合模型包含的概率分布函数进行调整，得到目标高斯混合模型； 根据所述待聚类用户对应的历史负荷曲线属于所述目标高斯混合模型中各概率分布函数的子概率值，确定所述待聚类用户对应的目标负荷曲线； 根据所述待聚类用户对应的目标负荷曲线，对所述待聚类用户进行聚类，并根据聚类后各类用户对应的贝叶斯信息准则值，判断聚类后的各类用户是否均达到聚类结束条件； 若是，则获取对所述待聚类用户的聚类结果； 其中，所述根据所述历史负荷曲线对应各概率分布函数的子概率值，对所述初始高斯混合模型包含的概率分布函数进行调整，得到目标高斯混合模型，包括：根据所述待聚类用户的历史负荷曲线对应各概率分布函数的子概率值，确定所述待聚类用户的历史负荷曲线在各概率分布函数下对应的总风险值；判断所述总风险值是否小于风险阈值；若是，则将所述总风险值对应的初始高斯混合模型作为目标高斯混合模型；若否，则对所述初始高斯混合模型包含的概率分布函数进行调整，并基于调整后的初始高斯混合模型返回执行根据待聚类用户在历史时间段内对应的历史负荷曲线，确定所述历史负荷曲线属于初始高斯混合模型中各概率分布函数的子概率值的操作； 其中，历史负荷曲线属于各类概率分布函数的风险值是1-子概率值得到的值，将所有风险值之和作为该历史负荷曲线在各概率分布函数下对应的总风险值，将所有历史负荷曲线在各概率分布函数下对应的总风险值求和，作为待聚类用户的历史负荷曲线在各概率分布函数下对应的总风险值。

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