智能电网多智能体信息自动化融合模型构建

摘要

智能电网多智能体信息具有多源异构性，有效利用信息的准确性较低，融合效率不佳。针对上述问题，构建一种智能电网多智能体信息自动化融合模型。利用数据仓库技术集成智能电网多智能体信息，并实施完整性处理和异常值处理。为降低信息量、信息维度，提取信息距离熵特征，计算匹配系数。然后以匹配系数为输入值，通过K均值聚类算法将同类别的智能电网多智能体信息划分到一起，实现信息自动化融合。实验结果表明：应用所构建的自动化模型，同类融合的信息间一致性达到最大值，均在0.8以上；时间开销均达到最小值，由此说明所构建的模型融合准确性更高，融合效率较好。

关键词

智能电网 / 多智能体 / 信息集成 / 距离熵 / K均值聚类算法 / 自动化融合

基金资助

北京市自然科学基金项目(3202031)