摘要为了实现油浸式变压器油中溶解气体的预测，进而达到变压器状态预警、降低事故发生率的目的，本文将自适应粒子群优化算法（IDPSO）和最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合，建立变压器油中溶解气体预测模型。利用IDPSO算法基于种群的并行搜索策略特点来自适应迭代搜索最优的目标函数值，寻找LSSVM模型中的参数ξ、C和σ的最优取值，克服了应用传统支持向量机算法进行预测时凭主观经验选择参数对模型泛化能力和预测性能的影响。利用国网陕西省电力公司某变电站采集变压器油色谱数据进行实例验证，结果表明基于IDPSO优化的LSSVM算法具有较好的模式跟踪性能，且能够有效提高变压器油中溶解气体预测的预测精度。
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基于自适应粒子群优化LSSVM的变压器油中溶解气体浓度预测
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
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摘要针对当前磁耦合机构多目标优化计算量大、计算时间长等问题，本文提出了基于解析表达式和NSGA-II算法的多目标优化方法。首先推导了磁耦合机构电气参数和性能参数的解析表达式。在此基础上，以磁耦合机构的尺寸、匝数、匝间距为变量，以传输功率、器件电气应力、绕线可行性为约束条件，以传输效率和功率密度为优化 ...中科院电工研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02电力行业大数据研究综述
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