基于PSO-SVM算法的电压越限成因诊断方法

摘要：

电压越限问题会对市民生活用电、国民经济发展等产生影响,因此设定合理的电压越限诊断模型,对于制定其相应的电压调控对策有着很关键的意义.首先采用Canopy算法对 K-means 算法进行改进,得到电压越限成因的聚类结果.然后,输入基于PSO的支持向量机算法进行自适应训练,实现电压越限成因的在线诊断.最后通过实例仿真分析表明,改进后的算法提高了电压越限成因诊断的准确性,可满足实际的电压越限诊断要求.

关键词：PSO-SVM、K-means聚类、电压越限

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：基于多源数据混合模型的配电网电压越限薄弱环节治理对策研究522713220001

在线出版日期：2023-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：47-49