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基于PSO-LSSVM的煤矿电能质量扰动识别研究
基于PSO-LSSVM的煤矿电能质量扰动识别研究
摘要：随着我国煤矿电力需求的不断增长，煤矿电能质量问题逐渐凸显，因此对煤矿电能质量扰动的准确识别显得尤为重要。本文基于粒子群优化算法和最小二乘支持向量机，构建了一种基于PSO-LSSVM的煤矿电能质量扰动识别方法。该方法通过粒子群优化算法寻找到最佳的支持向量机参数，提高模型的分类性能。实验结果表明，所提出的方法在煤矿电能质量扰动识别中具有很高的准确度和稳定性，可以有效提高煤矿电能质量的管理与维护水平。
关键词：煤矿电能质量；扰动识别；粒子群优化算法；最小二乘支持向量机
1.引言
随着我国经济的快速发展和工业化进程的加快，煤矿电力需求不断增长。然而，由于煤矿特殊的工作环境和设备老化，电能质量问题逐渐凸显。煤矿电能质量的稳定性和可靠性对煤矿生产和安全运行至关重要。因此，煤矿电能质量扰动识别成为煤矿安全运行的关键技术之一。
2.相关工作
目前，煤矿电能质量扰动识别的研究主要包括传统统计方法和机器学习方法。传统统计方法包括功率谐波分析、小波分析和频域分析等。机器学习方法主要应用支持向量机、神经网络和决策树等算法。然而，传统统计方法对非线性问题的处理能力有限，而机器学习方法在参数选择和模型构建方面存在一定的挑战。
3.方法介绍
本文提出了一种基于粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的煤矿电能质量扰动识别方法。首先，利用粒子群优化算法寻找最佳的支持向量机参数，提高分类性能。然后，利用最小二乘支持向量机构建分类模型，对电能质量扰动进行识别。最后，通过实验验证该方法的性能。
4.实验结果
在实验中，我们使用了来自某煤矿的电能质量数据集进行验证。实验结果表明，所提出的方法在煤矿电能质量扰动识别中具有很高的准确度和稳定性。与传统方法相比，该方法在精度和效率方面都有显著的提升。
5.结论
本文基于粒子群优化算法和最小二乘支持向量机，提出了一种基于PSO-LSSVM的煤矿电能质量扰动识别方法。实验结果表明，所提方法具有很高的准确度和稳定性，可以有效提高煤矿电能质量的管理与维护水平。未来的工作可以进一步优化算法参数和模型结构，提高模型的预测性能。
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