基于LSSVM和混沌理论改进人工蜂群优化算法的GIS母线接头温度预测

• 作者: 关向雨 吴远超 舒乃秋
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: GIS 母线接头 最小二乘支持向量机 混沌理论 人工蜂群算法
• 年，卷（期）: 2018,（20）
• 所属期刊栏目: 理论与实验研究
• 页码范围: 8-14,59
• 页数: 8页
• 分类号: TM93
• 字数: 5416字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1390.2018.20.002

摘要

GIS母线接头过热已成为典型的过热性故障,为实现GIS母线接头温度的准确预测,在研究最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LSSVM)算法的基础上,引入混沌理论改进的人工蜂群算法对LSSVM的参数进行优化,建立了一种基于参数优化LSSVM的GIS母线接头温度预测模型.通过GIS母线温度物理模拟实验,将实验所获得的负荷电流、GIS母线筒外壳测点温度及环境温度作为输入量,GIS母线接头温度作为输出量,对该模型进行了训练.结果表明,该模型的预测误差仅为0.193％,优于ABC-LSSVM、LSSVM和RBF神经网络.提出的温度预测模型可实现母线接头温度的精确预测,为防止GIS母线接头过热性故障的研究奠定了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	舒乃秋	武汉大学电气工程学院	116	1489	22.0	32.0
2	关向雨	武汉大学电气工程学院	10	107	5.0	10.0
3	吴远超	武汉大学电气工程学院	2	10	1.0	2.0