基于PSO-SVM模型的理论线损率预测研究

• 作者: 夏坤 王静 田丽 胡智颖
• 来源期刊: 重庆工商大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 线损率预测 支持向量机 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 55-58,66
• 页数: 5页
• 分类号: TM711
• 字数: 2761字
• 语种: 中文

摘要

深入分析了线损率的影响因素,对现存的线损率预测方法进行了研究,采用粒子群算法对支持向量机进行参数寻优,建立基于粒子群优化的支持向量机预测模型对理论线损率进行预测仿真,为线损的降低和电能的高效利用提供保障;最后通过实例验证了该模型在理论线损率预测中的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田丽	安徽工程大学电气工程学院	105	450	10.0	14.0
2	王静	巢湖学院电子工程与电气自动化学院	11	10	3.0	3.0
3	夏坤	安徽电力巢湖无为供电有限责任公司新闻中心	1	4	1.0	1.0
4	胡智颖		2	12	2.0	2.0