【摘 要】
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GIS母线接头过热已成为典型的过热性故障,为实现GIS母线接头温度的准确预测,在研究最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LSSVM)算法的基础上,引入混沌
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(51607124),中央高校基本科研业务费资助项目(2042016kf1049)
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GIS母线接头过热已成为典型的过热性故障,为实现GIS母线接头温度的准确预测,在研究最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LSSVM)算法的基础上,引入混沌理论改进的人工蜂群算法对LSSVM的参数进行优化,建立了一种基于参数优化LSSVM的GIS母线接头温度预测模型。通过GIS母线温度物理模拟实验,将实验所获得的负荷电流、GIS母线筒外壳测点温度及环境温度作为输入量,GIS母线接头温度作为输出量,对该模型进行了训练。结果表明,该模型的预测误差仅为0
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