基于改进QFA-LSSVM的输电线路覆冰预测模型构建及应用研究

摘要：

针对输电线路覆冰给电网企业带来的危害,以及传统预测模型精度不高的问题,提出一种改进的LSSVM覆冰预测模型.首先采用烟花算法对LSSVM模型参数进行寻优,并引入量子进化算法在全局搜索的优势对烟花算法进行改进,以得到LSSVM中最优的C和δ参数;最后,在实例分析部分,采用PCA主成分析法降维,提取出环境温度、相对湿度、风速、光照强度和负荷电流作为LSSVM的输入参数,得到PCA-QFA-LSSVM输电线路覆冰模型,并将改进算法与BPMM、SVM等算法比较,得到PCA-QFA-LSSVM在覆冰厚度预测方面与实际值的相对误差都在3％以内,表明该算法比传统的预测方法具有更为明显优势.

关键词：烟花算法、量子进化算法、LSSVM预测模型、输电线路、覆冰预测

所属期刊栏目：37

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家电网公司科技项目SGXYFK00JDJS1900093

在线出版日期：2021-03-11（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：29-32