粒子群优化极限学习机的短路电流预测技术

摘要

针对传统极限学习机预测模型精度低和稳定性能差的问题,提出了一种利用粒子群算法优化极限学习机的短路电流峰值预测模型。建立超高压输电线路仿真模型,分析短路故障波形特点,获取全相角短路故障电流历史数据,利用平均相对误差、均方根误差、灰色绝对关联度三种精度检验法作为粒子群算法的适应度函数,构建粒子群算法与极限学习机算法相结合的电流预测模型。实验结果表明,以灰色绝对关联度作为适应度函数的粒子群优化极限学习机算法,对短路电流峰值预测精度较高、速度较快,当故障点位置未知时,采用粒子群优化极限学习机算法依然可以准确预测短路电流峰值,提升了算法应用的实际意义,为超、特高压线路快速限制、消除短路故障奠定理论基础。