混合智能算法在电力大数据异常预测中的应用

针对传统电力系统运行日志处理与分析系统已无法满足电力系统运行状态数据呈爆炸性增长的现状。为了实现在电力大数据背景下高效、准确地处理日志数据并进行异常分析,文中提出了一种用于时间序列预测的混合智能算法。该算法采用权重加权线性组合的方法更新各独立算法的预测权重,使混合智能算法在每一步的预测过程中均能保证最优预测权重的分配。将该算法应用到电力系统日志数据分析中,采用传统的时间序列预测评价模型对混合智能算法性能进行评价,验证了该算法具有更优的准确性,混合智能算法能够显著提高电力大数据异常预测的可靠性。