基于布谷鸟搜索算法优化支持向量机的输电线路覆冰预测

为了提高输电线路覆冰预测精度，采用主成分分析确定输电线路覆冰的关键影响因子为温度、湿度和风速，以此作为覆冰预测模型的输入量。采用布谷鸟算法对支持向量机的惩罚因子和核参数进行优化，建立基于CS-SVM的输电线路覆冰厚度预测模型。采用实际运行线路的覆冰数据进行仿真分析，结果表明，基于CS-SVM的输电线路覆冰厚度预测模型的平均相对误差、均方根误差和全局最大误差分别为5.254%、0.952%、5.827%,均小于其他几种常用覆冰预测模型，验证了模型的正确性和有效性。