改进的蚁群引导电网系统云数据聚类故障检测

摘要：

传统的蚁群算法在迭代过程中产生逆转变异，新的结点与链路也可能在任意时刻加入到云中，给电网系统云数据的云计算和故障数据预测检测带来很大难度，出现拥塞控制，导致聚类效果不好。结合云计算处理数据的特点，对传统的蚁群算法进行改进，提出一种改进的蚁群引导电网系统云数据聚类和故障检测算法，根据基因位随机数大小决定输出概率的精度，更新状态类别充分统计量，得到故障特征观测概率和初始概率，执行聚类中心更新规则。搭建的Hadoop集群云计算原型系统，在开源的云计算平台框架和HBase电网系统数据库下进行数据采集和算法实现。仿真结果表明，算法在数据聚类和故障检测中具有较好的应用性能。

关键词：蚁群算法、云计算、数据聚类、故障检测

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省教育科学规划课题2006-JKGHAG-189。

在线出版日期：2014-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：187-189