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基于遗传改进蚁群聚类算法的电力客户价值评价
被引:30
作者:
李泓泽
郭森
王宝
机构:
[1] 华北电力大学经济与管理学院
来源:
关键词:
电力客户价值;
评价指标体系;
蚁群聚类算法;
遗传改进蚁群聚类算法;
服务资源优化;
D O I:
10.13335/j.1000-3673.pst.2012.12.011
中图分类号:
TM73 [电力系统的调度、管理、通信];
TP18 [人工智能理论];
学科分类号:
080802 ;
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要:
对电力客户价值进行评价是供电企业优化服务资源配置的重要步骤。分析了蚁群聚类算法,并针对蚁群聚类算法进行评价时参数组合设置盲目性、收敛速度慢、容易陷入局部收敛的缺点,提出了运用遗传算法改进蚁群聚类算法评价电力客户价值的新方法。该新方法利用遗传算法对蚁群聚类算法的参数进行优化,进而再对电力客户价值进行聚类评价。通过实例验证表明,该新方法聚类性能有较大的提升,能够提升收敛速度和避免陷入局部收敛,并且减少了聚类评价时的主观因素,其具有准确、高效、实用等优点。最后,运用该新方法对某市供电公司的10个工业客户进行了评价,总结了不同类别电力客户的特点,对供电企业如何优化服务资源提出了建议。
引用
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页码:256 / 261
页数:6
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