一种改进支持向量机的电力负荷预测方法研究

我国电力负荷的快速增加和电网运行环境日趋复杂,对电力负荷预测的准确性和可靠性提出了更高的要求。为了解决电力预测准确率低的问题,提出一种改进支持向量机的电力负荷预测方法。该方法综合考虑了影响电力负荷预测效果的气象因素,采用多元线性回归模型拟合了电力负荷与最高温度、最低温度、平均温度以及相对湿度的关系,找出电力负荷数据的异常点,再使用秃鹰搜索算法优化支持向量机中参数。该方法提高了预测的效果,给电力负荷预测提供了借鉴思路。     

基于灰狼优化算法优化支持向量机的变压器故障诊断方法

为了能够解决传统人工经验方法准确率低、智能算法中存在的适用性不强等问题,针对支持向量机受到惩罚系数和核函数的敏感性,提出一种变压器诊断模型,该模型利用三对比值作为特征输入,利用灰狼优化算法优化支持向量机的惩罚系数和核函数,并利用优化后的参数模型去对变压器进行故障诊断.实验结果表明,支持向量机模型预测的准确率为90％,而...