基于遗传算法与支持向量回归的发电机运行参数趋势预测

• 作者: 李辉 董亚明 谢晓龙
• 来源期刊: 大电机技术
• 关键词: 发电机 遗传算法 支持向量回归 趋势预测 运行参数 定子线圈出水温度
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 电机部分
• 页码范围: 22-26
• 页数: 5页
• 分类号: TM301
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3983.2018.02.005

摘要

针对支持向量回归(SVR)模型在设备运行参数趋势预测中.根据人为经验选取模型参数导致预测精度不高的问题,提出了一种使用遗传算法(GA)优化 SVR 模型参数的方法(GA-SVR).将该方法应用于发电机定子线圈出水温度的实时趋势预测中.结果表明,相较于SVR模型,GA-SVR具有更高的预测精度,能够满足电厂对发电机运行参数变化的趋势预测精度要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李辉	上海电气集团股份有限公司中央研究院	8	10	1.0	2.0
2	董亚明	上海电气集团股份有限公司中央研究院	3	7	1.0	2.0
3	谢晓龙	上海电气集团股份有限公司中央研究院	2	7	1.0	2.0