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基于最小二乘支持向量机的载流故障趋势预测

张慧源1顾宏杰1许力1许文才2

1. 浙江大学电气工程学院2. 珠海赛迪生电气设备有限公司

摘要:提出基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的电力设备载流故障趋势的预测算法,并采用粒子群优化(PSO)算法对其参数进行优化。采用主元分析法(PCA)对各触点温度序列进行特征分析,在温度分布异常的情况下提取故障的早期特征;以此时刻为起点,采用PSO与最小二乘支持向量机相结合的方法,并结合实时更新的现场温度信息,对载流故障发展的短期趋势和长期趋势分别进行预测。基于实际运行数据的实验结果表明,将长期预测时间裕量大与短期预测精度高的优势相结合,可以对载流故障的发展趋势做出较为准确的预测。
  • 专辑:

    理工C(机电航空交通水利建筑能源); 电子技术及信息科学

  • 专题:

    电力工业; 自动化技术

  • 分类号:

    TM711;TP18

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