[发明专利]一种基于PSO-SVM的高压隔离开关过热状态预测方法在审
| 申请号： | 201810019350.0 | 申请日： | 2018-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN108197396A | 公开（公告）日： | 2018-06-22 |
| 发明（设计）人： | 柯拥勤;庄建煌;林益鹤;林明星;高锵源 | 申请（专利权）人： | 国网福建省电力有限公司;国家电网公司;国网福建省电力有限公司莆田供电公司 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/00 |
| 代理公司： | 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 | 代理人： | 张松亭;杨锴 |
| 地址： | 350000 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于PSO‑SVM的高压隔离开关过热状态预测方法，考虑了影响隔离开关发热的多个因素，即负荷电流、额定电流、环境温度、污秽等级、最近检修年限、隔离开关运行状态，采用粒子群优化支持向量机人工智能算法，建立高压隔离开关过热状态预测模型。应用时，将高压隔离开关的运行时的原始数据或测试样本输入建立的预测模型中，进行隔离开关状态预测，即可实现对高压隔离开关发热状态的准确预测，对隔离开关的运行状态及时采取针对性检修策略，减少停电事故的发生。 | ||
| 搜索关键词： | 高压隔离开关 隔离开关 过热状态 预测 预测模型 运行状态 检修 隔离开关状态 人工智能算法 粒子群优化 支持向量机 测试样本 发热状态 负荷电流 停电事故 原始数据 运行时 污秽 发热 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于PSO‑SVM的高压隔离开关过热状态预测方法，其特征在于，步骤如下：1)获取原始数据，组成基于粒子群优化的支持向量机的高压隔离开关过热状态预测的训练集，原始数据包括负荷电流、额定电流、环境温度、污秽等级、最近检修年限、隔离开关运行状态；2)利用训练集建立支持向量机的高压隔离开关过热状态预测模型；3)采用粒子群算法，计算步骤2)得到的支持向量机的高压隔离开关过热状态预测模型的核函数参数δ和惩罚参数C，得到基于粒子群优化的支持向量机的高压隔离开关过热状态预测模型；4)将高压隔离开关的运行时的原始数据或测试样本输入步骤3)得到的基于粒子群优化的支持向量机的高压隔离开关过热状态预测模型中，进行隔离开关状态预测。
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