【摘要】：變電站設(shè)備多、投入資金大,建立合理的變電站LCC預(yù)測模型,是提高電網(wǎng)資產(chǎn)管理效率的重要手段,其中如何保證算法收斂能力和模型預(yù)測精度是目前的研究難點。建立了基于GA優(yōu)化最小二乘支持向量機的變電站LCC預(yù)測模型,選取變電站全壽命周期各階段的一些具有代表性的指標(biāo)作為預(yù)測模型輸入向量,變電站LCC總成本作為輸出向量。通過算例,對比了傳統(tǒng)LS-SVM預(yù)測模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型和GA優(yōu)化LS-SVM預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果及性能指標(biāo),驗證了GA優(yōu)化LS-SVM預(yù)測模型性能的優(yōu)越性,以便在新建變電站時,實現(xiàn)快速、高效的變電站LCC的預(yù)測,有助于實現(xiàn)電網(wǎng)規(guī)劃時變電站的經(jīng)濟技術(shù)評估。
[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.
【作者單位】： 國網(wǎng)河北省電力公司;華北電力大學(xué);
【分類號】：TP18;TM63

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本文編號：2389887