文章摘要
张好勇,张东亮,赵雨,刘景宇,王正.基于PCA和GA算法优化最小二乘支持向量机的开关柜温度预测[J].电气应用,2020,39(2):
基于PCA和GA算法优化最小二乘支持向量机的开关柜温度预测
  
DOI:
中文关键词: 开关柜温度;主成分分析;遗传算法;最小二乘支持向量机;预测准确度
英文关键词: 
基金项目:
作者单位
张好勇 国网廊坊供电公司 
张东亮 国网廊坊供电公司 
赵雨 国网廊坊供电公司 
刘景宇 国网廊坊供电公司 
王正 国网廊坊供电公司 
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中文摘要:
      高压开关柜在变、配电系统中承担着保护、控制和分配电能的作用,其运行稳定性对电网安全稳定运行至关重要。针对影响开关柜温度因素众多以及最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归预测时最优参数的选择问题,提出基于主成分分析(PCA)和遗传算法(GA)优化的最小二乘支持向量机开关柜温度预测模型。主成分分析通过变量间相关性降低影响开关柜温度因素变量维数,加快模型训练速 度;同时,利用遗传算法进行LS-SVM模型参数优化,提高开关柜温度预测准确度,并通过实例分析进行验证。
英文摘要:
      
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