【摘 要】
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及时掌握并准确预测接地网的运行工况,从而对其进行预警和维护,是保证电力系统安全稳定运行的重要举措。针对接地网腐蚀数据的小样本与非线性特征,且目前单一预测模型存在预
【机 构】
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贵州电网有限责任公司电力科学研究院,湖南大学电气与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61472128,61173108);南网防冰减灾重点实验室科技项目(GZKJXM20170228)
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及时掌握并准确预测接地网的运行工况,从而对其进行预警和维护,是保证电力系统安全稳定运行的重要举措。针对接地网腐蚀数据的小样本与非线性特征,且目前单一预测模型存在预测精度不足的问题,提出了一种结合改进最小二乘支持向量机与误差校正的组合模型,将其应用于接地网腐蚀速率预测。该法采用遗传算法优化最小二乘支持向量机参数,为提高模型的预测精度,应用误差预测校正模型修正其预测结果,降低了极大误差出现的可能性,提高了预测模型的稳定性。结果表明,采用组合模型对接地网腐蚀速率进行预测,比采用最小二乘支持向量机模型具有更高的预
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