【摘 要】
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针对输电线路覆冰厚度预测方法存在的收敛速度慢、预测精度差等问题,考虑覆冰厚度影响因素,提出一种采用扩展记忆粒子群(PSOEM)进行参数寻优的方法,并将其应用到最小二乘支持
【机 构】
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国网湖北省电力有限公司荆门供电公司,国网湖北省电力有限公司钟祥市供电公司,三峡大学电气与新能源学院
【基金项目】
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电网环境保护国家重点实验室开放基金(GYW51201700590)
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针对输电线路覆冰厚度预测方法存在的收敛速度慢、预测精度差等问题,考虑覆冰厚度影响因素,提出一种采用扩展记忆粒子群(PSOEM)进行参数寻优的方法,并将其应用到最小二乘支持向量机(LSSVM)中进行覆冰厚度预测。该方法在传统粒子群算法中引入扩展记忆因子,使粒子具有更强的搜索能力,从而加快收敛速度,提高预测精度。最后,采用实际线路覆冰数据对预测模型进行精度检验,结果表明,基于PSOEM-LSSVM预测模型的平均相对误差均小于3%,与其他模型相比,预测效果最好。
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