基于蚁群算法改进One-Class SVM的电力离群用户检测算法研究

• 作者: 孔历波 李波 殷杰 裴旭斌 黄宇腾
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 One-Class SVM 离群检测 电力离群
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 理论创新
• 页码范围: 111-114
• 页数: 4页
• 分类号: TP206
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2019.05.111

摘要

用电采集负荷数据反映了用户的用电特性及用电习惯,通过用电负荷数据分析识别用电离群用户在工业生产中具有重要意义.本文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.通过对某市纺织业用户的数据进行实践证明,改进的算法能够有效提高收敛速度,并有效地识别离群的用电用户.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	裴旭斌		16	176	4.0	13.0
2	黄宇腾		7	28	3.0	5.0
3	孔历波		1	0	0.0	0.0
4	李波		1	0	0.0	0.0
5	殷杰		1	0	0.0	0.0