电力设备状态诊断评估的蚁群算法优化策略探讨

作　　者： 刘鑫；李汉豪；张薇

摘　　要： 本研究聚焦于蚁群算法在电力设备状态诊断评估中的应用优化。首先分析了蚁群算法特性与电力设备诊断需求的匹配性，同时剖析了现有应用案例的局限性。在此基础上，设计了蚁群算法的优化策略，包括初始参数优化策略、路径选择机制优化和信息素更新规则优化。为确保优化策略的有效实施，明确了关键实现路径，涵盖数据预处理与特征选择、诊断模型参数优化、诊断结果评估与反馈以及与其他算法的融合应用。通过实验验证，优化后的蚁群算法在电力设备状态诊断评估中展现出更高的准确性和效率，为电力设备的可靠运行提供了有力支持。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-12