【摘 要】
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城市电网结构复杂,数据量大是电网可靠性评估的难点,导致了传统的电网可靠性评估方法难以有效评估。为提高评估的精度和效率,提出一种基于粒子群支持向量回归法的电网可靠性
【机 构】
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广东水利电力职业技术学院,广东省科学院自动化工程研制中心
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城市电网结构复杂,数据量大是电网可靠性评估的难点,导致了传统的电网可靠性评估方法难以有效评估。为提高评估的精度和效率,提出一种基于粒子群支持向量回归法的电网可靠性评估的新方法解决电网可靠性评估的问题,采用供电可靠率作为评估指标,粒子群支持向量回归法能克服传统的人工神经网络可靠性评估方法易陷入局部极值。采用电网可靠性评估特征参数与评估指标,确定评估模型结构,再用粒子群优化算法优化支持向量回归模型参数。仿真结果表明,粒子群支持向量回归法可靠性评估精度高于人工神经网络。证明粒子群支持向量回归的电网可靠性评估方法具有更好的应用价值。
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