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基于改进人工蜂群算法的用电异常检测方法
被引量:
2
1
作者
张思扬
匡芳君
《长春理工大学学报(自然科学版)》
2019年第1期123-127,共5页
为全面有效分析和检测数据和用电异常,提高异常用电报警准确率和电量管理水平。从两个方面研究用电异常检测:一是通过用户用电异常防止意外,保障用户安全,如检测到用户负荷长期居高不下,则提醒用户可能存在电器漏电;二是防止非技术性电...
为全面有效分析和检测数据和用电异常,提高异常用电报警准确率和电量管理水平。从两个方面研究用电异常检测:一是通过用户用电异常防止意外,保障用户安全,如检测到用户负荷长期居高不下,则提醒用户可能存在电器漏电;二是防止非技术性电能损失或用户窃电,如检测到用户连续异常负荷骤降,提醒稽查人员到现场检测用户是否存在窃电。通过改进人工蜂群算法自动提取电力负荷曲线进行关联对比,实现上述行为的判断。实验结果表明,基于改进人工蜂群的异常检测算法具有较好的适应性和较高的异常检测精度。
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关键词
人工蜂群
邻域搜索
用电行为
异常检测
负荷模式匹配
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职称材料
题名
基于改进人工蜂群算法的用电异常检测方法
被引量:
2
1
作者
张思扬
匡芳君
机构
温州商学院信息工程学院
出处
《长春理工大学学报(自然科学版)》
2019年第1期123-127,共5页
基金
国家自然科学基金(61402227)
文摘
为全面有效分析和检测数据和用电异常,提高异常用电报警准确率和电量管理水平。从两个方面研究用电异常检测:一是通过用户用电异常防止意外,保障用户安全,如检测到用户负荷长期居高不下,则提醒用户可能存在电器漏电;二是防止非技术性电能损失或用户窃电,如检测到用户连续异常负荷骤降,提醒稽查人员到现场检测用户是否存在窃电。通过改进人工蜂群算法自动提取电力负荷曲线进行关联对比,实现上述行为的判断。实验结果表明,基于改进人工蜂群的异常检测算法具有较好的适应性和较高的异常检测精度。
关键词
人工蜂群
邻域搜索
用电行为
异常检测
负荷模式匹配
Keywords
artificial bee colony
neighborhood search
anomaly detection
power consumption behavior
load pattern matching
分类号
TM933.4 [电气工程—电力电子与电力传动]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进人工蜂群算法的用电异常检测方法
张思扬
匡芳君
《长春理工大学学报(自然科学版)》
2019
2
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