基于改进QFA-LSSVM的输电线路覆冰预测模型构建及应用研究

• 作者: 丁向东 郑华 郑伟 潘玉梅 张文平 王文鹏
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 烟花算法 量子进化算法 LSSVM预测模型 输电线路 覆冰预测
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 29-32
• 页数: 4页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文

摘要

针对输电线路覆冰给电网企业带来的危害,以及传统预测模型精度不高的问题,提出一种改进的LSSVM覆冰预测模型.首先采用烟花算法对LSSVM模型参数进行寻优,并引入量子进化算法在全局搜索的优势对烟花算法进行改进,以得到LSSVM中最优的C和δ参数;最后,在实例分析部分,采用PCA主成分析法降维,提取出环境温度、相对湿度、风速、光照强度和负荷电流作为LSSVM的输入参数,得到PCA-QFA-LSSVM输电线路覆冰模型,并将改进算法与BPMM、SVM等算法比较,得到PCA-QFA-LSSVM在覆冰厚度预测方面与实际值的相对误差都在3％以内,表明该算法比传统的预测方法具有更为明显优势.