【摘 要】
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针对以往变压器油中溶解气体含量预测中对所有数据样本等同处理,没有区分不同时间样本对建模作用不同而造成预测误差的问题,提出一种基于模糊支持向量机预测模型,将样本按照
【机 构】
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甘肃天水超高压输变电公司,武汉大学电气工程学院
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针对以往变压器油中溶解气体含量预测中对所有数据样本等同处理,没有区分不同时间样本对建模作用不同而造成预测误差的问题,提出一种基于模糊支持向量机预测模型,将样本按照时间由近及远赋予不同的权重,并采用自适应遗传算法优化其参数,根据适应度值自动调整交叉概率和变异概率,保证参数的全局最优性,克服参数选择的盲目性。实例分析证明,该模型应用于变压器DGA含量的预测中,有效降低了预测误差,提高了预测精度。
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