基于遗传算法与支持向量回归的发电机运行参数趋势预测

摘要：

针对支持向量回归(SVR)模型在设备运行参数趋势预测中.根据人为经验选取模型参数导致预测精度不高的问题,提出了一种使用遗传算法(GA)优化 SVR 模型参数的方法(GA-SVR).将该方法应用于发电机定子线圈出水温度的实时趋势预测中.结果表明,相较于SVR模型,GA-SVR具有更高的预测精度,能够满足电厂对发电机运行参数变化的趋势预测精度要求.

关键词：发电机、遗传算法、支持向量回归、趋势预测、运行参数、定子线圈出水温度

分类号：TM301(电机)

资助基金：上海市科委企业合作专项项目15dz1180400

在线出版日期：2018-05-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：22-26