基于鱼群算法优化ELM的电力电容器组电容量预测研究

• 作者: 吴静 徐佳 汪悦生 王明刚 葛文红 颜平丽
• 来源期刊: 电力电容器与无功补偿
• 关键词: 鱼群算法(AFSA) 极限学习机(ELM) 遗传算法 电容器 差分进化算法
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 无功补偿与滤波装置
• 页码范围: 11-15,32
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.14044/j.1674-1757.pcrpc.2018.03.003

摘要

为实现10 kV变电站电容器组电容量的准确预测,提高电容器的使用寿命和输变电系统的稳定性,文章提出一种基于AFSA优化ELM的权值和偏置的10 kV变电站电容器组电容量预测模型.该模型将AFSA算法应用于优化ELM的输入权值和隐含层偏置,实现ELM最优化预测.通过对PSO-ELM、GA-ELM和DE-ELM 3种方法的对比分析可知,AFSA-ELM进行10 kV变电站电容器组电容量预测具有预测精度高的优点,该方法可为电容器组电容预警提供决策依据和参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴静		3	0	0.0	0.0
2	汪悦生		5	3	1.0	1.0
3	颜平丽		3	1	1.0	1.0
4	葛文红		3	0	0.0	0.0
5	徐佳		2	0	0.0	0.0
6	王明刚		3	0	0.0	0.0