基于PCA和RVM的电网供电可靠性预测模型研究

被引：20

作者：

刘亚南 ^{[1
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卫志农 ^{[1
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钟淋涓 ^{[1
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李志杰 ^{[2
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孙国强 ^{[1
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孙永辉 ^{[1
]}

机构：

[1] 河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心

[2] 江苏省电力公司发展策划部

来源：

电力系统保护与控制 | 2012年 / 40卷 / 20期

关键词：

相关向量机; 主成分分析; 停电时间; 供电可靠性; 可靠性预测模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM732 [电力系统的运行];

学科分类号：

120103 [信息系统与信息管理];

摘要：

供电可靠性是评价电力系统供电能力的一个重要指标。根据电网运行的实际特点,采用相关向量机方法以电网供应能力和电网面临的自然灾害等因素作为模型的输入变量,以影响供电可靠性的电网故障停电时间作为模型的输出量,训练并建立电网可靠性预测模型。在模型的建立过程中,通过对相关向量机网络训练样本集进行主成分分析来改进样本的输入因子数,减少网络的输入数,简化网络结构,提高网络的精度。通过实例验证了该算法的有效性和适应性,为今后的供电可靠性预测提供一种新的方法。

引用

页码：101 / 105+112 +112

页数：6

共 13 条

[1]

基于改进主成分分析的变压器励磁涌流识别方法 [J].