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文献标题: 基于最小二乘支持向量机的载流故障趋势预测
文献来源: 张慧源;顾宏杰;许力;许文才;  电力系统保护与控制  2012年  10期
文献关键词: 支持向量机最小二乘法粒子群优化载流故障温度预测
文献摘要: 提出基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的电力设备载流故障趋势的预测算法,并采用粒子群优化(PSO)算法对其参数进行优化。采用主元分析法(PCA)对各触点温度序列进行特征分析,在温度分布异常的情况下提取故障的早期特征;以此时刻为起点,采用PSO与最小二乘支持向量机相结合的方法,并结合实时更新的现场温度信息,对载流故障发展的短期趋势和长期趋势分别进行预测。基于实际运行数据的实验结果表明,将长期预测时间裕量大与短期预测精度高的优势相结合,可以对载流故障的发展趋势做出较为准确的预测。
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