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基于优化SVRM的输电线路短时期覆冰厚度预测模型研究
被引量：
5
1
作者
汤伟
桑旬
+1 位作者
刘家兵
武健
《陕西科技大学学报》
北大核心
2023年第4期151-157,共7页
针对目前输电线路覆冰预测误差大、效率低等问题,提出了一种基于优化SVRM的输电线路覆冰厚度预测模型.首先运用主成分分析法(PCA)提取出影响线路覆冰的主要特征,其次利用粒子群算法(PSO)对支持向量回归机(SVRM)中的主要参数进行迭代最优...
针对目前输电线路覆冰预测误差大、效率低等问题,提出了一种基于优化SVRM的输电线路覆冰厚度预测模型.首先运用主成分分析法(PCA)提取出影响线路覆冰的主要特征,其次利用粒子群算法(PSO)对支持向量回归机(SVRM)中的主要参数进行迭代最优化,同时搭建输电线路覆冰预测模型.最后结合四川电力勘探设计院某观冰站自动监测系统采集的现场2 234组覆冰气象数据集,对所提出的预测模型进行训练与测试,验证预测模型的有效性与实用性.与未优化及同类型预测方法相比,其预测平均均方误差分别减少了约28%、21%、3%,预测准确度有一定的提高.
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关键词
输电线路
自动监测
覆冰预测
主成分分析
支持向量回归机
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职称材料
题名
基于优化SVRM的输电线路短时期覆冰厚度预测模型研究
被引量：
5
1
作者
汤伟
桑旬
刘家兵
武健
机构
陕西科技大学电气与控制工程学院
西安金源电气股份有限公司
出处
《陕西科技大学学报》
北大核心
2023年第4期151-157,共7页
基金
国家自然科学基金项目(62073206)
陕西省科技厅科学技术研究发展计划项目(2018GY-031)。
文摘
针对目前输电线路覆冰预测误差大、效率低等问题,提出了一种基于优化SVRM的输电线路覆冰厚度预测模型.首先运用主成分分析法(PCA)提取出影响线路覆冰的主要特征,其次利用粒子群算法(PSO)对支持向量回归机(SVRM)中的主要参数进行迭代最优化,同时搭建输电线路覆冰预测模型.最后结合四川电力勘探设计院某观冰站自动监测系统采集的现场2 234组覆冰气象数据集,对所提出的预测模型进行训练与测试,验证预测模型的有效性与实用性.与未优化及同类型预测方法相比,其预测平均均方误差分别减少了约28%、21%、3%,预测准确度有一定的提高.
关键词
输电线路
自动监测
覆冰预测
主成分分析
支持向量回归机
Keywords
power transmission line
automatic monitoring
icing prediction
principal component analysis
support vector regression machine
分类号
TM733 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
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被引量
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1
基于优化SVRM的输电线路短时期覆冰厚度预测模型研究
汤伟
桑旬
刘家兵
武健
《陕西科技大学学报》
北大核心
2023
5
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