融合连续域蚁群算法One-Class SVM的电力离群用户检测

郭玮

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连续域蚁群优化算法是蚁群优化算法的主要研究方向。通过分析蚁群觅食过程中的位置分布与食物来源之间的关系,提出了蚁群一类支持向量机(One-Class SVM)算法。在此算法的基础上,设计了一种电力离群用户检测算法,给出了算法的求解形式,根据高维用电负荷数据的特点,提出了一种基于改进One-Class SVM算法的电力离群用户检测方法,同时采用蚁群算法对支持向量机的训练参数进行优化,可以在样本分布不均匀、样本分布未知的环境下有效识别电力离群用户,并对其他算法的测试结果进行了比较和分析,以验证所提出算法的正确性和有效性。

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来源
《国外电子测量技术》 |2020年第6期|148-154|共7页
作者
郭玮;
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作者单位

海南电网有限责任公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统的自动化;
关键词
蚁群算法; ONE-CLASS; SVM; 离群检测; 电力离群;

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