基于SVM改进PSO算法的电缆接头温度预测分析

作者：樊浩; 宁博扬; 何森

来源：电子测量技术, 2019, 42(21): 53-56.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.1902687

• 电力电缆
• 接头温度预测模型
• SVM
• 粒子群算法

为了获得更高的电缆接头温度预测精度,引入了粒子群(PSO)优化算法来动态寻优标准化参数。以PSO-SVM算法对电缆接头温度进行预测,生成相应的训练与测试样本。通过训练样本来计算PSO-SVM模型乘子λ及其偏差量B,再根据计算得到的B与λ处理测试样本获得模型精度与预测效果。仿真分析结果表明:采用PSO-SVM方法可以预测得到更加符合实测值的结果,获得比SVM预测方法更优的相对误差,得到的优化参数是完全有效的。大小不一样的数据样本会对预测结果精度造成明显影响,其中样本较多时可以获得相对更高的预测精度。

• 单位
  国网上海市电力公司; 国网冀北电力有限公司