| 基于SSA-LS-SVM的高纬度严寒地区变电站LCC预测模型 |
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| 引用本文： | 刘良,姜光伟,孙杨,刘卓,张宇,李泓泽,王学杰.基于SSA-LS-SVM的高纬度严寒地区变电站LCC预测模型[J].陕西电力,2020,0(6):54-60. |
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| 作者姓名： | 刘良 姜光伟 孙杨 刘卓 张宇 李泓泽 王学杰 |
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| 作者单位： | （1. 国网内蒙古经济技术研究院，内蒙古自治区 呼和浩特 010020； 2.华北电力大学 经济与管理学院，北京 102206； 3.国网经济技术研究院有限公司蒙东分公司，内蒙古自治区 呼和浩特 010020） |
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| 摘 要： | 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 |
LCC Prediction Model of Substation in High Latitude and Cold Area Based on SSA-LS-SVM |
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| LIU Liang,JIANG Guangwei,SUN Yang,LIU Zhuo,ZHANG Yu,LI Hongze,WANG Xuejie.LCC Prediction Model of Substation in High Latitude and Cold Area Based on SSA-LS-SVM[J].Shanxi Electric Power,2020,0(6):54-60. |
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| Authors: | LIU Liang JIANG Guangwei SUN Yang LIU Zhuo ZHANG Yu LI Hongze WANG Xuejie |
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| Affiliation: | （1.State Grid Inner Mongolia Economic and Technological Research Institute，Hohhot 010020， China；2. School of Economy and Management， North China Electric Power University，Beijing 102206， China；3. Inner Mongolia Eastern Branch of State Grid Economic and Te |
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| Abstract: | The unique environmental conditions such as low temperature and frozen soil in high latitudes and cold regions have a significant impact on the substation life cycle cost （LCC）. Therefore， it is necessary to establish the LCC prediction model of substations in such areas to improve the efficiency of grid asset management. The substation LCC prediction model based on the Salp swarm algorithm-least squares support vector machine （SSA-LS-SVM） is established， and the validity of the model is verified by the actual substation data. The results show that the model has high prediction accuracy， and the influence of high latitude cold characteristic factors on LCC of substation in this area can’t be ignored. |
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| Keywords: | substation high latitude and cold area life cycle cost SSA-LS-SVM |
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