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改進的蟻群引導電網系統雲資料聚類故障檢測

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改進的蟻群引導電網系統雲資料聚類故障檢測

張向豐

傳統的蟻群演算法在反覆運算過程中產生逆轉變異,新的結點與鏈路也可能在任意時刻加入到雲中,給電網系統雲資料的雲計算和故障資料預測檢測帶來很大難度,出現擁塞控制,導致聚類效果不好。 結合雲計算處理資料的特點,對傳統的蟻群演算法進行改進,提出一種改進的蟻群引導電網系統雲資料聚類和故障檢測演算法,根據基因位亂數大小決定輸出概率的精度,更新狀態類別充分統計量,得到故障特徵觀測概率和初始概率, 執行聚類中心更新規則。 搭建的Hadoop集群雲計算原型系統,在開源的雲計算平臺框架和HBase電網系統資料庫下進行資料獲取和演算法實現。 模擬結果表明,演算法在資料聚類和故障檢測中具有較好的應用性能。

改進的蟻群引導電網系統雲資料聚類故障檢測

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