基于鱼群算法优化ELM的电力电容器组电容量预测研究

作者：葛文红; 徐佳; 汪悦生; 王明刚; 颜平丽; 吴静

来源：电力电容器与无功补偿, 2018, 39(03): 11-32.

DOI：10.14044/j.1674-1757.pcrpc.2018.03.003

• 鱼群算法(AFSA)
• 极限学习机(ELM)
• 遗传算法
• 电容器
• 差分进化算法

为实现10 kV变电站电容器组电容量的准确预测,提高电容器的使用寿命和输变电系统的稳定性,文章提出一种基于AFSA优化ELM的权值和偏置的10 kV变电站电容器组电容量预测模型。该模型将AFSA算法应用于优化ELM的输入权值和隐含层偏置,实现ELM最优化预测。通过对PSO-ELM、GA-ELM和DE-ELM 3种方法的对比分析可知,AFSA-ELM进行10 kV变电站电容器组电容量预测具有预测精度高的优点,该方法可为电容器组电容预警提供决策依据和参考。