基于最小二乘支持向量机算法的电缆接头温度预测研究.docx

基于最小二乘支持向量机算法的电缆接头温度预测研究
基于最小二乘支持向量机算法的电缆接头温度预测研究
摘要：
随着电力工业的快速发展，电缆接头的温度预测成为重要的研究课题。本文以最小二乘支持向量机（LeastSquareSupportVectorMachine，LS-SVM）为基础，对电缆接头的温度预测进行了研究。通过建立温度预测模型，对电缆接头的温度进行预测，提高了电缆接头的温度监测，保证了电力系统的安全运行。
关键词：最小二乘支持向量机、电缆接头、温度预测、电力系统
1.引言
电缆接头作为电力系统中重要的组成部分，其工作温度的监测对于电力系统的安全运行至关重要。在电力系统中，电缆接头温度的过高或过低都可能会导致接头的损坏，甚至引发火灾等严重事故。因此，准确地预测电缆接头的温度变化对于及时采取措施进行维修和保养非常重要。
2.相关研究
电缆接头的温度预测一直是电力工业领域的研究热点。传统的温度预测方法主要利用统计学方法和数学建模方法进行预测，如线性回归、神经网络等。然而，传统方法的预测精度有限，难以满足实际应用的需求。因此，需要采用更加先进的预测算法来提高预测精度。
3.最小二乘支持向量机算法
最小二乘支持向量机（LS-SVM）是一种基于支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）的回归算法，在预测问题中具有良好的性能。与传统的SVM算法相比，LS-SVM通过引入不等式约束来解决最小二乘问题，可以提高回归问题的拟合精度。因此，本研究选择LS-SVM作为电缆接头温度预测的基础算法。
4.电缆接头温度预测模型的建立
本文以某电力系统中的电缆接头温度数据为基础，通过收集历史温度数据和环境因素数据，建立了电缆接头温度预测模型。首先，对数据进行预处理，包括数据清洗、异常值处理等。然后，将预处理后的数据分为训练集和测试集，分别用于训练和验证模型。最后，利用LS-SVM算法进行模型的训练和预测。
5.实验结果与分析
通过对电缆接头温度数据的预测，得到了较为准确的预测结果。与传统方法相比，LS-SVM在电缆接头温度预测中具有更高的精度和更好的拟合效果。实验结果表明，LS-SVM算法能够有效地解决电缆接头温度预测问题，提高温度预测的精度和效果。
6.结论
本文以最小二乘支持向量机算法为基础，对电缆接头的温度预测进行了研究。通过建立温度预测模型，提高了电缆接头的温度监测，保证了电力系统的安全运行。实验结果表明，LS-SVM算法具有较高的预测精度和拟合效果，可在电力工业中得到广泛的应用。
参考文献：
[1]李华,等.基于SVM的电力系统安全短路电流预测[J].电力信息与通信技术,2013,10(11):47-51.
[2]张瑜,等.基于LVQ神经网络的电网故障定位算法研究[J].电力系统自动化,2016,40(6):132-138.
[3]黄建,等.基于多主体协同的输电线路故障监测方法研究[J].电网技术,2015,39(3):855-861.