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PCA-PSO-ELM配网供电可靠性预测模型
被引量：
15
1
作者
许爱东
李昊飞
+1 位作者
程乐峰
余涛
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期1116-1122,共7页
为了提升配网供电可靠性的预测精度,提出了基于主成分分析和粒子群优化极限学习机的配网供电可靠性预测模型。从多方面分析影响供电可靠性的指标,利用主成分分析得到综合变量,实现对数据的降维。在此基础上,构建人工神经网络并利用粒子...
为了提升配网供电可靠性的预测精度,提出了基于主成分分析和粒子群优化极限学习机的配网供电可靠性预测模型。从多方面分析影响供电可靠性的指标,利用主成分分析得到综合变量,实现对数据的降维。在此基础上,构建人工神经网络并利用粒子群算法优化极限学习机的输入权值和阈值,完成对训练供电可靠性预测模型的训练。以某大型电网的47个供电局样本30种影响供电可靠性因素为例进行仿真分析,并将PCA-PSO-ELM算法与3种回归拟合算法对比,验证了该方法的有效性。模型充分考虑了多方面的供电可靠性影响因素,适用于多输入变量的情况,对于引导供电企业制定可靠性提升策略提供了科学有效的参考依据。
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关键词
配网
供电
可靠性
主成分分析
极限学习机
粒子群优化算法
供电
可靠性
评价指标
预测模型
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职称材料
题名
PCA-PSO-ELM配网供电可靠性预测模型
被引量：
15
1
作者
许爱东
李昊飞
程乐峰
余涛
机构
南方电网科学研究院有限责任公司
华南理工大学电力学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期1116-1122,共7页
基金
国家重点基础研究发展计划(2013CB-228205)
国家自然科学基金项目(51177051
+1 种基金
51477055)
中国南方电网公司重点科技项目(KY2014-2-0018)
文摘
为了提升配网供电可靠性的预测精度,提出了基于主成分分析和粒子群优化极限学习机的配网供电可靠性预测模型。从多方面分析影响供电可靠性的指标,利用主成分分析得到综合变量,实现对数据的降维。在此基础上,构建人工神经网络并利用粒子群算法优化极限学习机的输入权值和阈值,完成对训练供电可靠性预测模型的训练。以某大型电网的47个供电局样本30种影响供电可靠性因素为例进行仿真分析,并将PCA-PSO-ELM算法与3种回归拟合算法对比,验证了该方法的有效性。模型充分考虑了多方面的供电可靠性影响因素,适用于多输入变量的情况,对于引导供电企业制定可靠性提升策略提供了科学有效的参考依据。
关键词
配网
供电
可靠性
主成分分析
极限学习机
粒子群优化算法
供电
可靠性
评价指标
预测模型
Keywords
power supply reliability of distribution network
principal component analysis
extreme learning machine
particle swarm optimization
evaluation index of power supply reliability
prediction model
分类号
V438 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
PCA-PSO-ELM配网供电可靠性预测模型
许爱东
李昊飞
程乐峰
余涛
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
15
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职称材料
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参考文献
引证文献
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