基于人工蜂群算法优化支持向量机的接地网腐蚀速率预测模型

摘要：

为了提高接地网腐蚀速率预测的精确度,在建立预测模型的过程中,首先对接地网进行了基于电网络理论的腐蚀诊断过程,并以经过诊断之后确定的腐蚀支路位置为采样点.考虑到仅以土壤理化性质反映接地网腐蚀速率的局限性,在接地网腐蚀诊断结果的基础上,提出接地网电阻平均增长速率作为预测模型的输入特征量之一.建立了基于人工蜂群优化支持向量机的接地网腐蚀速率预测模型,测试结果显示相对BP神经网络模型和广义回归神经网络模型,所提模型的预测结果精确度和稳定性更高,表明了对于解决接地网腐蚀速率预测问题,所提模型具有良好的适用性.

关键词：接地网、腐蚀速率、预测模型、支持向量机、人工蜂群算法

所属期刊栏目：39

分类号：TM72(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家创新研究群体资助基金51021005

在线出版日期：2019-06-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：182-186,200