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基于优化的LS-SVR的继电保护设备故障率预测模型
被引量:
6
1
作者
邓旭阳
陈志光
+1 位作者
林燕贞
龚庆武
《电网与清洁能源》
北大核心
2016年第3期25-33,39,共10页
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...
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
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
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职称材料
题名
基于优化的LS-SVR的继电保护设备故障率预测模型
被引量:
6
1
作者
邓旭阳
陈志光
林燕贞
龚庆武
机构
广东电网有限责任公司电力调度控制中心
武汉大学电气工程学院
出处
《电网与清洁能源》
北大核心
2016年第3期25-33,39,共10页
基金
国家科技支撑计划课题资助(2013BAA02B01)~~
文摘
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。
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
Keywords
relay protection equipment
failure rate prediction
LS-SVR
SPSO
gdspso
learning factor
分类号
TM774 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于优化的LS-SVR的继电保护设备故障率预测模型
邓旭阳
陈志光
林燕贞
龚庆武
《电网与清洁能源》
北大核心
2016
6
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