基于IDBO-LSSVM的输电线路覆冰厚度预测模型
陈静
李荣浩
安徽理工大学 电气与信息工程学院,安徽 淮南 232001
摘要：针对输电线路受多种气象因素影响导致覆冰厚度预测精度低的问题,提出基于改进蜣螂优化(improved dung beetle optimizer,IDBO)算法优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的输电线路覆冰厚度预测模型.首先,使用皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient,PCC)计算输电线路覆冰厚度与不同气象因素之间的相关性,选择具有高相关性的气象因素以确定输入变量;其次,通过引入Halton序列、Levy飞行策略和T分布扰动来改进蜣螂优化(dung beetle optimizer,DBO)算法;最后,使用IDBO算法寻优LSSVM参数:调节因子、核函数宽度,提高模型预测精度.以某地输电线路历史监测数据为样本,将IDBO-LSSVM的输电线路预测结果与其他 7 种预测模型进行比较,发现平均绝对误差分别降低了约 27%、36%、25%、23%、24%、44%和 39%.该研究证实了基于IDBO-LSSVM的输电线路覆冰厚度预测模型可以有效提高预测精度.
关键词：输电线路覆冰厚度预测皮尔逊相关系数分析改进蜣螂优化算法最小二乘支持向量机
分类号：TM726(输配电工程、电力网及电力系统)
资助基金：国家自然科学基金(51874010)安徽省教育厅高校自然科学研究项目(KJ2018A0087)
论文发表日期：2024-09-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 343-348,374 )
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