| 考虑灰色关联权重的PSO-LSSVM输电线路覆冰厚度预测模型 |
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| 引用本文： | 郭开春,王波.考虑灰色关联权重的PSO-LSSVM输电线路覆冰厚度预测模型[J].电工材料,2022(1):15-19. |
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| 作者姓名： | 郭开春 王波 |
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| 作者单位： | 三峡大学电气与新能源学院;武汉大学电气与自动化学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61876097,51777142)。 |
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| 摘 要： | 为了提高输电线路覆冰厚度预测精度,利用灰色关联分析确定覆冰影响因素对输电线路覆冰增长量的影响权重,采用PSO算法对LSSVM的参数优化,建立了考虑灰色关联权重的PSO-LSSVM输电线路覆冰厚度预测模型。采用实际运行线路的覆冰增长数据进行仿真分析,并与其他覆冰预测模型对比,考虑灰色关联权重的PSO-LSSVM输电线路等值覆冰厚度预测模型的均方根误差、平均相对误差和全局最大误差分别为0.575、3.124%和4.015%,均小于其他三种预测模型,验证了模型的正确性和实用性。
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| 关 键 词： | 灰色关联权重 粒子群优化算法 最小二乘支持向量机 输电线路 覆冰厚度 |
PSO-LSSVM Forecast Model of Transmission Line Icing Thickness Considering Grey Correlation Weight |
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| GUO Kaichun,WANG Bo.PSO-LSSVM Forecast Model of Transmission Line Icing Thickness Considering Grey Correlation Weight[J].Electrical Engineering Materials,2022(1):15-19. |
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| Authors: | GUO Kaichun WANG Bo |
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| Affiliation: | (College of Electrical and New Energy,Three Gorges University,Hubei Yichang 443000,China;School of Electrical and Automation,Wuhan University,Wuhan 430072,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | grey correlation weight particle swarm optimization algorithm least squares support vector machine transmission line icing thickness |
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