基于支持向量机的配电设备温度监测数据预测
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引用本文:田洪亮1,刘洋1,韩文花2,谢宁3,宋志勇1,赵毅1,刘涌4,王朋朋4.基于支持向量机的配电设备温度监测数据预测[J].电网与清洁能源,2018,34(1):65~71
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作者单位
田洪亮1 1. 国网河南省电力公司 驻马店供电公司 
刘洋1 1. 国网河南省电力公司 驻马店供电公司 
韩文花2 2. 上海电力学院 
谢宁3 3. 上海交通大学 
宋志勇1 1. 国网河南省电力公司 驻马店供电公司 
赵毅1 1. 国网河南省电力公司 驻马店供电公司 
刘涌4 4. 上海博英信息科技有限公司 
王朋朋4 4. 上海博英信息科技有限公司 
基金项目:国家自然科学基金项目(71403098)
中文摘要:环网柜是环网供电的关键设备,但在长期运行过程中,其温度会因多种因素的影响而升高,从而降低设备的供电安全及可靠性。提出了一种环网柜电气接头温度值的预测方法,分析环网柜电气接头的实测温度值,并使用小波去噪去除所测温度数据中的系统噪声;利用最小二乘支持向量机,预测数据的变化趋势。将该模型应用于环网柜的温度预测中,实验结果验证了该模型的有效性。
中文关键词:环网柜  温度预测  小波去噪  最小二乘支持向量机
 
Research on the Prediction of Temperature Monitoring Data of Distribution Equipment Based on SVM
Abstract:The ring main unit is a key device for the ring network power supply, but in the long-term operation, the temperature of the unit rises because of many factors to reduce the power supply safety and reliability. In this paper, a method of forecasting the temperature of the electrical joints of the ring main unit is proposed. Firstly, the measured temperature of the electrical joints of the ring main unit is analyzed, and then the noise in the measured temperature data is removed by wavelet denoising. Finally, the least squares support vector machine is used to predict the trend of the data. The model is applied to the temperature prediction of the ring main unit. The experimental results have verified the effectiveness of the proposed model.
keywords:ring main unit  temperature prediction  wavelet denoising  LSSVM
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