融合连续域蚁群算法One-Class SVM的电力离群用户检测

摘要：

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.

关键词：蚁群算法、One-Class、SVM、离群检测、电力离群

所属期刊栏目：39

分类号：TM76(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2020-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：148-154