| 基于优化的LS-SVR的继电保护设备故障率预测模型 |
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| 引用本文： | 邓旭阳,陈志光,林燕贞,龚庆武. 基于优化的LS-SVR的继电保护设备故障率预测模型[J]. 电网与清洁能源, 2016, 32(3): 25-33 |
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| 作者姓名： | 邓旭阳 陈志光 林燕贞 龚庆武 |
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| 作者单位： | 广东电网有限责任公司 电力调度控制中心， 广东 广州 510600；,广东电网有限责任公司 电力调度控制中心， 广东 广州 510600；,武汉大学 电气工程学院， 湖北 武汉 430072,武汉大学 电气工程学院， 湖北 武汉 430072 |
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| 基金项目： | 基金项目：国家科技支撑计划课题资助（2013BAA02B01）。 |
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| 摘 要： | 电力系统的互联运行对继电保护设备提出更高的要求,而继电保护设备的安全稳定运行与故障率息息相关。为了解决标准粒子群(SPSO)陷入局部最优的问题,加入高斯扰动操作,提出了高斯扰动的标准粒子群算法(GDSPSO),并在优化过程改变传统学习因子是定值的缺陷,引入学习因子随着迭代次数变化的表达式,提高算法的搜索能力,更好地优化最小二乘支持向量机(LS-SVR)的学习参数,建立预测模型,并作误差分析。最后以某一地区相同型号,相同运行环境的24台继电保护设备为例,说明GDSPSO相比较其他3种算法而言,寻优速度快,稳定性好,计算耗时短,利用GDSPSO优化得到的学习参数建立的预测模型,预测效果好,预测精度高。
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| 关 键 词： | 关键词： 继电保护设备；故障率预测；LS-SVR；标准粒子群算法；高斯扰动标准粒子群算法；学习因子 |
Failure Rate Prediction Model of Relay Protection Equipment Based on Optimized LS-SVR |
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| DENG Xuyang,CHEN Zhiguang,LIN Yanzhen and GONG Qingwu. Failure Rate Prediction Model of Relay Protection Equipment Based on Optimized LS-SVR[J]. Power system and clean energy, 2016, 32(3): 25-33 |
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| Authors: | DENG Xuyang CHEN Zhiguang LIN Yanzhen GONG Qingwu |
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