基于粒子群‑支持向量回归的GIS触头热点温度预测方法

摘要

本发明涉及电力系统设备预测技术，具体涉及基于粒子群‑支持向量回归的GIS触头热点温度预测方法，包括以下步骤：基于若干实验历史数据，得到原始样本向量数据；以支持向量回归在优化过程中的均方误差作为粒子群算法的适应度函数，用粒子群算法寻找支持向量回归的最优参数；利用原始样本向量数据，采用代入最优参数的支持向量回归，得到触头热点温度的函数表达式。该方法可在已知GIS外壳温度、环境温度、负荷电流和接触电阻的条件下，将函数表达式应用到触头热点温度回归预测，可应用于电力系统GIS设备触头热点温度预测，所需数据量少。