基于ABC-DPC算法的玻璃窑炉能耗异常检测

针对传统的窑炉异常检测方法易受主观因素干扰且存在异常冗余报错的情况,提出一种基于人工蜂群算法的密度峰值聚类(ABC-DPC)的玻璃窑炉能耗异常检测方法。该方法针对密度峰值聚类存在人工设定参数和无法自动划分簇中心和离群点的不足,以人工蜂群算法实现了截断距离的自适应优选过程,并设立离群系数策略以实现自动划分簇中心和离群点的功能。研究了玻璃窑炉的分层能耗模型,并基于此导出能耗特征值,然后应用ABC-DPC算法实现窑炉异常能耗的聚类检测。实验结果表明,所提出算法较于经典聚类算法,检测准确率较高,而且能实时地检测窑炉的能耗异常状况。