| 引用本文: | 张慧源,顾宏杰,许力,许文才.基于最小二乘支持向量机的载流故障趋势预测[J].电力系统保护与控制,2012,40(10):19-23,29.[点击复制] |
| .[J].Power System Protection and Control,2012,40(10):19-23,29[点击复制] |
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| 摘要: |
| 提出基于最小二乘支持向量机(LS-SVM) 的电力设备载流故障趋势的预测算法，并采用粒子群优化(PSO)算法对其参数进行优化。采用主元分析法(PCA)对各触点温度序列进行特征分析，在温度分布异常的情况下提取故障的早期特征；以此时刻为起点，采用PSO与最小二乘支持向量机相结合的方法，并结合实时更新的现场温度信息，对载流故障发展的短期趋势和长期趋势分别进行预测。基于实际运行数据的实验结果表明，将长期预测时间裕量大与短期预测精度高的优势相结合，可以对载流故障的发展趋势做出较为准确的预测。 |
| 关键词: 支持向量机 最小二乘法 粒子群优化 载流故障 温度预测 |
| DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2012.10.004 |
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