基于最小二乘支持向量机的配电网故障量预测模型

• 作者: 伍茜 卢晨 王梓玮 肖诗弋 高小芹
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（信息与管理工程版）
• 学科: 工学
• 关键词: 故障量预测 最小二乘 支持向量机 Pearson相关分析 配电网
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 安全科学技术与管理
• 页码范围: 23-29
• 页数: 7页
• 分类号: TM73
• 字数: 4011字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3852.2020.01.005

摘要

针对10 kV配电网网架结构复杂、故障频率高的现状,为提高配电网抢修效率和全面提升服务质量,首先,以武汉市汉口地区为例,对该地区2015—2016年的故障工单数据进行统计分析,并绘制故障热力图;其次,运用Pearson相关分析法分析温度、雾霾、风力、雨量等因素对配电网故障的影响;最后,建立基于最小二乘和支持向量机(SVM)的配电网故障量预测模型,该模型成功预测了2017上半年汉口地区的故障量并得到验证.结果表明,该模型融合内外部数据,可对影响故障量的各因素进行相关性分析,将预测精度细化至街道办事处,为优化抢修驻点设置和提升抢修服务水平提供新方案.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高小芹		1	0	0.0	0.0
2	王梓玮		1	0	0.0	0.0
3	卢晨		1	0	0.0	0.0
4	伍茜		1	0	0.0	0.0
5	肖诗弋	武汉理工大学国际教育学院	1	0	0.0	0.0