Dans un contexte de réduction de dimensionnalité sur ses données de simulation, le gestionnaire d'un réseau de distribution d'électricité a besoin de modéliser des comportements typiques des consommateurs et des producteurs desservis. Pour cela, les critères de regroupement ou de séparation doivent être explicites et explicables. Un des enjeux principaux est de borner l'erreur de représentation lorsqu'un élément est assimilé à un représentant type. Dans ce cadre, nous cherchons à évaluer l'intérêt d'utiliser des techniques de partitionnement de données sous contraintes de similarités, notamment avec des contraintes dites de diamètre et de rayon. Nous avons ainsi proposé et évalué des méthodes de partitionnement basées sur des algorithmes de la théorie des graphes.