电网可靠性评估的PSO-SVR评估模型

摘要：

城市电网结构复杂,数据量大是电网可靠性评估的难点,导致了传统的电网可靠性评估方法难以有效评估.为提高评估的精度和效率,提出一种基于粒子群支持向量回归法的电网可靠性评估的新方法解决电网可靠性评估的问题,采用供电可靠率作为评估指标,粒子群支持向量回归法能克服传统的人工神经网络可靠性评估方法易陷人局部极值.采用电网可靠性评估特征参数与评估指标,确定评估模型结构,再用粒子群优化算法优化支持向量回归模型参数.仿真结果表明,粒子群支持向量回归法可靠性评估精度高于人工神经网络.证明粒子群支持向量回归的电网可靠性评估方法具有更好的应用价值.

关键词：支持向量回归法、电网可靠性、评估算法、粒子群优化

所属期刊栏目：28

分类号：TM732(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2011-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：196-199