基于遗传-蚁群算法优化的电费风险预警模型的研究

• 作者: 杨迪 刘志凯 葛维 朱雅魁 李强
• 来源期刊: 电子设计工程
• 关键词: 遗传-蚁群算法 选择方式 电费风险 风险预警 收敛 方差和熵
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 电力电子技术|Power Electronic Technology
• 页码范围: 121-125,130
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.14022/j.issn1674-6236.2021.09.026

摘要

遗传-蚁群算法的"过早收敛"问题易导致电费风险预警反馈出现偏差,为此,利用种群方差和熵共同反映种群的多样性,改进遗传-蚁群算法的选择方式,设计了一种新的电费风险预警模型.根据定性和定量指标设置模型预警阈值,再根据设定的风险预警等级实现对电费风险的预警反馈.以不同阶段的反馈结果为实验测试内容,根据测试结果可知,与传统遗传-蚁群算法构建的预警模型相比,在一个完整的测试周期内,优化后的预警模型在不同阶段均有较准确的风险反馈结果,可见该模型的预警反馈效果较好.