基于FASSA-SVM的充电桩故障预测算法研究
为了电动汽车直流充电桩的安全稳定运行,提出一种基于改进支持向量机的充电桩故障预测算法.该算法首先针对充电桩的运行参数进行缺失值填充、归一化等预处理;然后将预处理后的数据输入支持向量机模型训练,之后引入萤火虫算法改进麻雀算法对支持向量机模型进行参数寻优,得到最优模型;最后利用得到的最优模型预测诊断充电桩运行状态,来判断充电桩是否发生故障.实验结果表明,本文的预测算法预测精度可达94.68%,远高于传统的支持向量机模型的72.34%,能较准确地预测充电桩运行状态,为其预知维修、保障安全运行提供有力保障.
充电桩、故障预测、支持向量机、麻雀搜索算法、萤火虫算法
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TP391.5(计算技术、计算机技术)
安徽高校自然科学研究项目KJ2020A0309
2022-10-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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