基于AQPSO-LSSVM的电网线损率预测模型

• 作者: 明东岳 易本顺 汪司珂 潘志 郭雨 项勇
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 线损率 自适应量子粒子群 最小二乘支持向量机 220kV电网 预测
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 电力自动化及其应用
• 页码范围: 75-80
• 页数: 6页
• 分类号: TM744+.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202004013

摘要

为了对地区电网220 kV线损率进行有效的评估,提出了一种基于自适应量子粒子群算法(AQPSO)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)的线损率预测模型.AQPSO在QPSO的基础上引入了遗传算法中的交叉与变异机制以扩大种群多样性,避免算法陷入局部最优.利用AQPSO搜索最佳的LSSVM参数并获取线损率预测结果,通过训练集对预测模型进行训练,然后使用测试集进行实验.最后选择地区电网23条220 kV线路的真实数据进行分析和预测,实验结果表明,文章所提出的AQPSO-LSSVM模型能够更有效地对线损率进行准确预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	易本顺		90	681	13.0	21.0
2	汪司珂		1	0	0.0	0.0
3	明东岳		1	0	0.0	0.0
4	郭雨		1	0	0.0	0.0
5	项勇		1	0	0.0	0.0
6	潘志		1	0	0.0	0.0