【摘 要】
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针对目前输电线路覆冰负荷预测模型存在的预测精度不足、模型参数选择随意性强、预测效率低等问题,提出了一种基于现场监测数据的输电线路覆冰负荷在线预测模型。首先基于主
【机 构】
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云南大学信息学院,云南电网有限责任公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(61763049),云南省应用基础研究计划重点项目资助(2018FA032).
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针对目前输电线路覆冰负荷预测模型存在的预测精度不足、模型参数选择随意性强、预测效率低等问题,提出了一种基于现场监测数据的输电线路覆冰负荷在线预测模型。首先基于主成分分析法(Principal ComponentAnalysis,PCA)提取微气象数据中的有效信息,并采用遗传优化算法(Genetic Algorithm,GA)对惩罚系数等模型参数进行优化确定,建立离线最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)模型。然后基于KKT条件(Kar
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