基于支持向量机的中长期电力负荷预测

通过探讨多种确定性及非确定性负荷预测方法,将当前少有应用的支持向量机算法引入电力系统负荷预测。介绍了统计学理论,引入了根据该理论提出的支持向量机算法。对支持向量机算法原理进行了介绍,分析了该算法的本质及应用价值。采用回归问题的支持向量回归机ε-SVR算法,给出了将该算法应用于中长期负荷预测的方法。通过算例,验证了该方法的有效性。     

基于局部图嵌入加权罚SVM的模拟电路故障诊断方法

针对传统支持向量机(SVM)在模拟电路故障诊断应用中存在的不足,提出一种基于局部图嵌入加权罚支持向量机(LGEWP-SVM)的模拟电路故障诊断新方法。通过在保持数据整体类间间隔最大化的基础上优化数据流形的局部分布,同时在惩罚系数中引入数据的全局分布信息,设计了一种依赖于数据分布的新型支持向量机。该方法有效融合了数据的先验分布信息,增强了算法的抗干扰能力,提高了模型的诊断准确度。实验结果验证了所提方法的有效性。     

脑机接口中半监督学习算法研究

为提高脑机接口系统分类的正确率,避免大量烦琐枯燥的学习训练过程,提高其适用性,提出一种改进的基于支持向量机的半监督学习算法。该算法针对在线采集的脑电数据,根据支持向量机判别函数处理未标签样本,调整分类器训练集,同时动态调整支持向量机中惩罚因子C的值,提高了分类器性能。实例分析表明该算法比传统半监督学习算法更适用于脑电信号分类。     

基于免疫优化多分类SVM的变压器故障诊断新方法

针对支持向量机中参数设置对支持向量机分类精确度影响较大及传统支持向量机不能直接用于多分类问题的状况,提出了一种基于免疫优化多分类支持向量机的变压器故障诊断新方法,该方法利用免疫算法优化支持向量机分类参数。以一类分类算法为基础建立多分类算法模型,在高维特征空间求出超球体中心,然后计算样本与中心最小距离,以此判定该点所属故障类型。该算法充分发挥了支持向量机高泛化能力的优势,大大减少了对支持向量机参数选择的盲目性。仿真计算结果表明,在有限样本情况下,该方法能够达到较高的变压器故障诊断率,从而证实了该方法的正确性和有效性。     

差分进化算法在变压器故障诊断中应用

针对典型小样本数据的变压器故障诊断,文章提出了一种基于差分进化算法优化的支持向量机构建电力变压器故障诊断方法。该方法是采用差分进化算法来优化支持向量机核函数参数g和惩罚因子C,将优化过的支持向量机对小样本故障数据进行故障诊断。实验结果表明,该方法比网格搜索优化算法和粒子群优化算法具有更高的准确率,非常适合于电力变压器的故障诊断。     

杂草算法优化支持向量机的短期负荷预测

针对支持向量机在短期负荷预测中的参数优化问题,利用杂草算法优异的搜索能力,构建了基于杂草算法优化支持向量机的短期负荷混沌预测模型(IWO-SVM)。该模型首先将支持向量机一组参数看作一个杂草种子,然后通过模拟杂草生存、繁殖过程实现支持向量机参数寻优,最后采用具体短期负荷数据对其性能进行分析。结果表明,IWO-SVM获得了高精度的短期负荷预测结果,能够满足短期负荷预测的实际要求。     

基于DGA的差分进化支持向量机电力变压器故障诊断

针对支持向量机中参数选择严重影响分类效果的特点,提出采用差分进化算法对核函数g和惩罚因子c进行优化,得到最优的支持向量机模型,用于变压器的故障诊断。在简单介绍支持向量机的基础上,分析了采用差分进化算法对支持向量机优化的可行性。通过将收集的数据样本进行预处理,再利用差分进化的变异、交叉和选择对高斯径向基核函数进行优化,搜索出最优(c,g),并对得到的参数进行验证,获得最优的支持向量机模型。仿真实验表明,与SVM、GRID-SVM、GA-SVM、PSO-SVM相比,该方法误判率最低、全局寻优能力及鲁棒性较好。     

一种基于粒子群算法的配电网低电压诊断模型研究

随着智能电网建设的发展,传统的基于检测技术的配电低电压原因诊断已变成基于数据挖掘的电力大数据分类技术,而着眼于低电压故障原因的数据分类研究在国内尚处于起步阶段,为此该文提出一种采用改进聚类算法和支持向量机分类算法的配电网低电压诊断模型。该模型首先采用Canopy-Kmeans的聚类算法基于配电网历史运行数据进行低电压原因的聚类分析并得出可能存在的低电压原因,然后采用经粒子群算法对支持向量机数据分类算法进行参数优化,最后使用结果参数优化的支持向量机算法对智能电表所采集的配电网实时运行数据进行低电压原因分类并最终输出低压故障原因的诊断结果。实验表明,采样基于粒子群优化的支持向量机诊断模型能够实现90%的低电压原因诊断准确度。     

免疫支持向量机在故障测距中的应用

针对支持向量机参数选择难的问题,提出了一种免疫支持向量回归机进行故障测距.该算法运用免疫算法来优化支持向量回归机的参数,减少人为选择参数的盲目性,提高了SVR的推广预测能力.与标准支持向量机算法相比,文章的参数选择具有更明确的理论指导,加速了参数的寻优过程.大量仿真表明:该算法测距精度高,适应性强,训练样本少,测距结果...     

基于纠错能力的SVM在变压器故障诊断的应用

针对变压器的故障诊断,很多解决方法已被提出,但都有各种缺陷。为了提高变压器的故障诊断判正率,保证得到较高的精确度,提出了一种基于纠错编码和支持向量机相结合的多分类算法。介绍了纠错编码的原理应用并分析了编码长度、码间汉明距离与支持向量机多分类算法的推广性关系。运用VS2008对变压器中油中溶解气体(DGA)数据进行了仿真,结果表明该算法适合于变压器故障诊断。     

基于GRA-LSSVM的配电网空间负荷预测方法研究

针对配电网空间负荷预测实际应用中容易存在可用信息和数据散杂且经常匮乏的问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机的新型配电网空间负荷密度预测算法,以解决预测方法中样本有限、不易识别等问题。同时引入灰色关联分析改善最小二乘支持向量机的样本筛选,并采用混沌粒子群算法完善最小二乘支持向量机的参数选择,提高算法的空间负荷密度预测的精度。在介绍算法原理基础上,详细设计了配电网空间负荷预测方法的实现流程。对该算法的性能进行实例分析表明,所提方法可以有效地提高负荷密度预测的精度。     

核主成分分析和粒子群优化算法在牵引电机故障诊断中的应用研究

提出了一种采用核主成分分析和粒子群优化支持向量机的电力机车笼型异步牵引电机故障诊断方法。先利用核主成分分析对故障数据进行特征提取,以获得的故障特征子集作为支持向量机故障分类器的训练样本,然后设计和构建了支持向量机多故障诊断系统,其中,支持向量机的参数通过粒子群优化算法进行了优化,最后实现对笼型异步牵引电机的故障诊断。该方法既发挥了核主成分分析的特征提取能力,又充分利用了支持向量机良好的分类性能和泛化推广能力以及因其算法简单而满足的在线故障诊断的实时性要求。实验结果分析表明,该方法能够有效地应用于电力机车笼型异步牵引电机的故障诊断。     

一种基于萤火虫支持向量机的油色谱在线数据校正方法

为了解决在线油色谱受外界环境和设备误差影响导致数据失真的问题,笔者提出了一种基于萤火虫支持向量机的油色谱在线数据校正的方法。首先将支持向量机中的一组错误惩罚因子,不敏感参数和核参数作为萤火虫个体,通过萤火虫算法对影响支持向量机性能的重要参数进行优化。然后计算油色谱离线数据间的分段函数,当在线数据超出分段函数误差允许的范围时,认为在线数据异常。利用少数准确的油色谱离线数据对支持向量机回归模型进行训练,当在线数据出现异常时,通过支持向量机回归模型对异常的在线数据进行校正。最后通过某台变压器油色谱的在线和离线数据对文中提出的方法进行验证,结果证明了该方法的可行性和有效性。     

一种基于多类支持向量机的故障诊断算法

主要研究了多类支持向量机算法,及其在多类故障诊断问题中的运用.考虑到传统"一对一"算法和"一对多"算法的局限,提出了基于遗传算法的决策树支持向量机,利用遗传算法的全局随机搜索性能来构造决策树.根据样本数据的分布,遗传算法的适应度函数定义为两个子类集聚类中心之间的距离,使得在决策树的每一个节点最可分类别尽可能分开.通过对三个数据集进行仿真分析,表明该算法的性能优于两个传统算法,具有更高的推广能力,验证了算法的有效性.     

自适应模糊支持向量机增量算法在变压器故障诊断中的应用

利用油中溶解气体对变压器进行故障有无以及故障类别判断时,为抑制冗余信息的干扰,提取与分类模式密切相关的特征作为每层诊断模型的输入;增量学习算法通过提取模型的支持向量和误判样本,逐步积累样本的空间分布知识,提高诊断模型的精度与训练速度,同时剔除对构建模型无贡献的样本以节约存储空间。为提升算法的收敛速度,采用参数自适应优化算法动态搜索模糊支持向量机的模型参数。最后,通过实例将该算法与普通的多分类支持向量机以及多分类模糊支持向量机相比,得出该算法具有相对较好的收敛性和诊断效果。     

小电流接地系统单相接地故障选线方法的研究

对小电流接地系统进行简单介绍,并以小电流接地系统中的中性点不接地系统为例,进行单相接地故障分析。对支持向量机的理论和基本算法进行详细的阐述,对支持向量机算法在小电流接地系统单相接地故障选线中的应用进行了有意义的尝试,针对中性点不接地系统单相接地故障建立支持向量机模型,给出了故障选线仿真结果,结果表明使用该方法有着比较高的选线准确率,具有一定的可行性。     

基于相似日聚类与支持向量机的迎峰度夏期间负荷预测方法

日负荷曲线是电力公司调度部门制订调度计划的依据。提出一种基于相似日聚类与支持向量机的迎峰度夏期间日负荷曲线预测方法,运用气象数据聚类筛选出预测日的相似日,对预测日整点时刻负荷进行支持向量机预测。该算法充分利用支持向量机预测精度高和聚类算法训练速度快的优点,将该算法应用于辽宁电网迎峰度夏期间的日负荷曲线预测,结果表明该方法不仅训练速度快,而且具有较高的预测精度。     

基于小波变换和支持向量机的电力系统短期负荷预测

提出一种改进的基于离散小波变换和支持向量机的短期负荷预测方法。运用离散小波变换将负荷时间序列分解为高低频子序列,采用目前较为成熟的支持向量机方法,选择适当的参数对每个序列进行滚动式的单支预测,最后将各分支预测结果相加最终实现负荷预测。实例中负荷数据采用四川省某地区的历史负荷,对该地区的日96点负荷进行全年预测,并将该算法与支持向量机算法进行比较,结果表明,该算法具有较高预测精确性。     

基于小波变换和支持向量机的电力系统短期负荷预测

提出一种改进的基于离散小波变换和支持向量机的短期负荷预测方法.运用离散小波变换将负荷时间序列分解为高低频子序列,采用目前较为成熟的支持向量机方法,选择适当的参数对每个序列进行滚动式的单支预测,最后将各分支预测结果相加最终实现负荷预测.实例中负荷数据采用四川省某地区的历史负荷,对该地区的日96点负荷进行全年预测,并将该算法与支持向量机算法进行比较,结果表明,该算法具有较高预测精确性.     

特征空间最小数据分布最大间隔支持向量机

为提高支持向量机的泛化能力,根据统计学习理论中学习机推广能力的界和VC维理论,提出了一种同时以特征空间中样本数据分布半径最小化和类间间隔最大化为优化目标的支持向量机模型。通过合理设计其目标函数,将该支持向量机的建模问题转化为二次规划问题,从而可以采用与传统SVM相似的算法快速实现。用UCI数据库中的部分数据进行了仿真,实验证明与传统的SVM相比,在分类准确度不降低,且有所提高的基础上,使其支持向量的数目得到减少;在支持向量数目相近的情况下,预测精度得到提高。体现出更强的泛化能力。