基于SSA-LS-SVM的高纬度严寒地区变电站LCC预测模型

• 作者: 刘卓 刘良 姜光伟 孙杨 张宇 李泓泽 王学杰
• 来源期刊: 智慧电力
• 学科: 工学
• 关键词: 变电站 高纬度严寒地区 全寿命周期成本 SSA-LS-SVM
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 电力经济
• 页码范围: 54-60
• 页数: 7页
• 分类号: TM743
• 字数: 5727字
• 语种: 中文

摘要

高纬度严寒地区低温、冻土等特有环境条件对变电站全寿命周期成本(LCC)影响显著,因此有必要建立此类地区的变电站LCC预测模型,以提高电网资产管理效率.建立基于Salp Swarm Algorithm-最小二乘支持向量机(SSA-LS-SVM)的变电站LCC预测模型,并运用实际变电站数据验证了模型的有效性.结果表明,模型具有较高的预测精度,且高纬度严寒特征因素对该地区变电站LCC的影响不可忽视.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李泓泽	华北电力大学经济与管理学院	54	791	13.0	27.0
2	刘卓	华北电力大学经济与管理学院	5	13	2.0	3.0
3	姜光伟		2	2	1.0	1.0
4	刘良		2	2	1.0	1.0
5	孙杨		3	2	1.0	1.0
6	张宇		1	0	0.0	0.0
7	王学杰	华北电力大学经济与管理学院	1	0	0.0	0.0