基于AQPSO-LSSVM的电网线损率预测模型 |
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引用本文: | 汪司珂,明东岳,郭雨,易本顺,项勇,潘志. 基于AQPSO-LSSVM的电网线损率预测模型[J]. 计算技术与自动化, 2020, 39(4): 75-80 |
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作者姓名: | 汪司珂 明东岳 郭雨 易本顺 项勇 潘志 |
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作者单位: | 国网湖北省电力有限公司营销服务中心,湖北武汉430077;国网湖北省电力有限公司电力科学研究院,湖北武汉430077;武汉大学电子信息学院,湖北武汉430072;国网黄石供电公司,湖北黄石435099 |
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基金项目: | 湖北省电力公司科技项目 |
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摘 要: | 为了对地区电网220 kV线损率进行有效的评估,提出了一种基于自适应量子粒子群算法(AQPSO)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)的线损率预测模型。AQPSO在QPSO的基础上引入了遗传算法中的交叉与变异机制以扩大种群多样性,避免算法陷入局部最优。利用AQPSO搜索最佳的LSSVM参数并获取线损率预测结果,通过训练集对预测模型进行训练,然后使用测试集进行实验。最后选择地区电网23条220 kV线路的真实数据进行分析和预测,实验结果表明,文章所提出的AQPSO-LSSVM模型能够更有效地对线损率进行准确预测。
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关 键 词: | 线损率 自适应量子粒子群 最小二乘支持向量机 220 kV电网 预测 |
Line Loss Rate Prediction Model Based on AQPSO-LSSVM |
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Abstract: | |
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Keywords: | |
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