基于最小二乘支持向量机的载流故障趋势预测 current-carrying fault prediction of electric equipment based on least squares support vector machine.pdfVIP

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2017-08-12 发布于上海
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基于最小二乘支持向量机的载流故障趋势预测 current-carrying fault prediction of electric equipment based on least squares support vector machine.pdf

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基于最小二乘支持向量机的载流故障趋势预测 current-carrying fault prediction of electric equipment based on least squares support vector machine

第40卷第10期电力系统保护与控期 v01．40No．10 !!!!笙!旦!!旦￡!!!!!兰!!!巴里!!堡!生!!!翌!竺竺!!巴! M型!!：!!!：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，浙江杭州310027；2．珠海赛迪生电气设备有限公司，广东珠海519085) 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，可以对栽流故障的发展趋势做出较为准确的预测。关键词：支持向量机；最小二乘法；粒子群优化；载流故障；温度预测 fault ofelectric basedonleast vectormachine Current-carryingprediction equipment squaressupport ZHANG Wen-cai2 Hui．yuanl，GUHong-jiel，XULil，XU ofElectrical (1．College Engineering,ZhejiangUniversity,Hangzhou310027。China； Electric 2．ZhuhaiSatis Co．。LUt,Zhuhai519085，China) Equipments to the faultsofelectric Abstract：TheLeast Vector trend SquaresSupportMachine(LS-SVM)isappliedpredict ofcurrent-carrying the swarm is forthe of particle optimization(pso)algorithmemployedoptimizationalgorithm equipments，and forthe of seriesofallconlactsinthe the characteristic PrincipalComponentAnalysis(PCA)isapplied analyzingtemperature gase that the faultfeaturesa∞abstractedin thereexistsabnormal early temperature equipment,and ofPSOand is momentaSthe withthe ofthereal-time LS-SVM startingpoint