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题名基于遗传-蚁群算法优化的电费风险预警模型的研究
被引量:3
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作者
杨迪
刘志凯
葛维
朱雅魁
李强
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机构
国网河北省电力有限公司电力科学研究院
北京中电普华信息技术有限公司
国网河北省电力有限公司
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出处
《电子设计工程》
2021年第9期121-125,130,共6页
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文摘
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。
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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
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Keywords
genetic⁃ant colony algorithm
selection method
electricity risk
early warning of risks
con⁃vergence
variance and entropy
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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