基于阴性选择算法的电力负荷异常检测与调整

摘要：

提出用阴性选择算法对电力负荷数据进行异常检测及调整,其中自我定义为正常负荷数据模式,而非我则为偏差超过一定阈值的负荷数据模式.先用Kohonen网对日负荷曲线进行聚类,产生各类的特征曲线,并将其编码作为自我集S;再用随机方法产生检测器集R.被检负荷与R集进行匹配审查,以判断正常与否,并对检测出的异常负荷用自我集S进行调整.实验结果表明,用阴性选择算法对负荷数据进行异常检测和调整取得令人满意的结果.

关键词：阴性选择算法、电力负荷数据、异常检测与调整

所属期刊栏目：24

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西工学院院科自青年基金0704202

在线出版日期：2007-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：220-223,251