基于随机森林算法的电力工程数据预测分析建模与仿真

针对电力工程数据量大、种类较多且传统分析模型处理效果不佳等问题,文中构建了一种基于随机森林算法的电力工程数据预测分析模型。该模型通过采集层获取各种工程数据,并在数据分析层运用经灰狼优化算法改进的随机森林算法对各种数据进行深度挖掘及学习,以获得电力工程数据的预测结果,从而满足应用层的业务需求。基于Matlab仿真平台进行数值实验论证的结果表明,所提模型的平均绝对百分比误差与均方根误差分别为4.15%、34.19万元,且均优于其他对比模型。     

基于改进SVM算法的电力工程异常数据检测方法设计

针对传统电力工程数据异常检测过程中存在准确度差且主观性较强的问题,文中提出了一种基于改进支持向量机的电力工程数据异常检测模型。其在传统支持向量机的基础上加入了二叉树多分类算法,从而使模型具备多特征分类能力。同时通过引入AdaBoost分类器,来改善支持向量机弱特征分类能力较差的不足。为进一步提高准确度,还使用鲸鱼算法对模型惩罚项、核函数及迭代次数进行优化。在实验测试中,所提算法的检测准确度相较其他三种对比算法分别提升了5.35%、2.17%和5.35%,说明该算法具备更为理想的性能,并可有效提升电力工程数据检测的准确度,故能为电力基建工程验收与管理提供数据支撑。     

耐热导线应用在500 kV输电线路的线路设计及电磁环境评估

介绍了在500 kV输电线路中采用的四分裂240截面积耐热导线,通过全寿命周期理念论证了在大幅提高输送容量的同时,能保证全寿命周期成本的最优化,最后对采用耐热导线500 kV线路的无线电干扰、可听噪声、电晕损失和自然功率等关键因素进行了计算分析,结果表明,采用输送容量大的耐热导线能满足电磁环境的要求。     

耐热导线应用在500 kV输电线路的线路设计及电磁环境评估

介绍了在500 kV输电线路中采用的四分裂240截面积耐热导线,通过全寿命周期理念论证了在大幅提高输送容量的同时,能保证全寿命周期成本的最优化,最后对采用耐热导线500 kV线路的无线电干扰、可听噪声、电晕损失和自然功率等关键因素进行了计算分析,结果表明,采用输送容量大的耐热导线能满足电磁环境的要求。