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基于SSA-LS-SVM的高纬度严寒地区变电站LCC预测模型
被引量：
2
1
作者
刘良
姜光伟
+4 位作者
孙杨
刘卓
张宇
李泓泽
王学杰
《智慧电力》
北大核心
2020年第6期54-60,共7页
高纬度严寒地区低温、冻土等特有环境条件对变电站全寿命周期成本(LCC)影响显著,因此有必要建立此类地区的变电站LCC预测模型,以提高电网资产管理效率。建立基于Salp Swarm Algorithm-最小二乘支持向量机(SSA-LS-SVM)的变电站LCC预测模...
高纬度严寒地区低温、冻土等特有环境条件对变电站全寿命周期成本(LCC)影响显著,因此有必要建立此类地区的变电站LCC预测模型,以提高电网资产管理效率。建立基于Salp Swarm Algorithm-最小二乘支持向量机(SSA-LS-SVM)的变电站LCC预测模型,并运用实际变电站数据验证了模型的有效性。结果表明,模型具有较高的预测精度,且高纬度严寒特征因素对该地区变电站LCC的影响不可忽视。
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关键词
变电站
高纬度严寒地区
全寿命周期成本
SSA-LS-SVM
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职称材料
题名
基于SSA-LS-SVM的高纬度严寒地区变电站LCC预测模型
被引量：
2
1
作者
刘良
姜光伟
孙杨
刘卓
张宇
李泓泽
王学杰
机构
国网内蒙古经济技术研究院
华北电力大学
经济
与管理学院
国网
经济技术研究院
有限公司蒙东分公司
出处
《智慧电力》
北大核心
2020年第6期54-60,共7页
基金
国家重点研发计划资助项目(2016YFB0900500)。
文摘
高纬度严寒地区低温、冻土等特有环境条件对变电站全寿命周期成本(LCC)影响显著,因此有必要建立此类地区的变电站LCC预测模型,以提高电网资产管理效率。建立基于Salp Swarm Algorithm-最小二乘支持向量机(SSA-LS-SVM)的变电站LCC预测模型,并运用实际变电站数据验证了模型的有效性。结果表明,模型具有较高的预测精度,且高纬度严寒特征因素对该地区变电站LCC的影响不可忽视。
关键词
变电站
高纬度严寒地区
全寿命周期成本
SSA-LS-SVM
Keywords
substation
high latitude and cold area
life cycle cost
SSA-LS-SVM
分类号
TM743 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SSA-LS-SVM的高纬度严寒地区变电站LCC预测模型
刘良
姜光伟
孙杨
刘卓
张宇
李泓泽
王学杰
《智慧电力》
北大核心
2020
2
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