基于SSA-LS-SVM的高纬度严寒地区变电站LCC预测模型

摘要

高纬度严寒地区低温、冻土等特有环境条件对变电站全寿命周期成本(LCC)影响显著,因此有必要建立此类地区的变电站LCC预测模型,以提高电网资产管理效率.建立基于Salp Swarm Algorithm-最小二乘支持向量机(SSA-LS-SVM)的变电站LCC预测模型,并运用实际变电站数据验证了模型的有效性.结果表明,模型具有较高的预测精度,且高纬度严寒特征因素对该地区变电站LCC的影响不可忽视.