【摘 要】
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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
【机 构】
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广西工学院计算机工程系,广西大学数学与信息科学学院
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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。
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