基于遗传优化最小二乘支持向量机的变电站全寿命周期成本预测模型

发布时间：2018-12-23 10:54

【摘要】：变电站设备多、投入资金大,建立合理的变电站LCC预测模型,是提高电网资产管理效率的重要手段,其中如何保证算法收敛能力和模型预测精度是目前的研究难点。建立了基于GA优化最小二乘支持向量机的变电站LCC预测模型,选取变电站全寿命周期各阶段的一些具有代表性的指标作为预测模型输入向量,变电站LCC总成本作为输出向量。通过算例,对比了传统LS-SVM预测模型、BP神经网络预测模型和GA优化LS-SVM预测模型的预测结果及性能指标,验证了GA优化LS-SVM预测模型性能的优越性,以便在新建变电站时,实现快速、高效的变电站LCC的预测,有助于实现电网规划时变电站的经济技术评估。
[Abstract]:There are many equipments and large investment in substation. The establishment of reasonable substation LCC prediction model is an important means to improve the efficiency of power network asset management. How to ensure the convergence ability of the algorithm and the accuracy of model prediction is a difficult point at present. A substation LCC prediction model based on GA optimal least squares support vector machine (LS-SVM) is established. Some representative indexes in each stage of the substation life cycle are selected as input vectors of the prediction model and the total cost of substation LCC is taken as the output vector. The results and performance indexes of traditional LS-SVM model, BP neural network model and GA optimized LS-SVM model are compared, and the superiority of GA optimization LS-SVM prediction model is verified. In order to realize the fast and efficient prediction of substation LCC when the new substation is built, it is helpful to realize the economic and technical evaluation of substation in power network planning.
【作者单位】： 国网河北省电力公司;华北电力大学;
【分类号】：TP18;TM63

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本文编号：2389887