【摘 要】
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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
【机 构】
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浙江大学电气工程学院,珠海赛迪生电气设备有限公司
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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。
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