公开(公告)号：CN105160444B

公开(公告)日：2017-02-15

申请号：CN201510702732.X

申请日：2015-10-22

申请人： 广东电网有限责任公司电力调度控制中心

发明人： 邓旭阳 ,  龚庆武 ,  林燕贞 ,  陈志光 ,  梁志远 ,  李俊雄

IPC分类号： G06F17/30

摘要： 本发明涉及一种电力设备故障率确定方法，利用标准粒子群算法确定最小二乘机支持向量机预测模型的正规化参数以及核函数参数的最优解时，加入高斯扰动因子，即通过标准粒子群算法对粒子的速度进行更新时，还加入了高斯扰动因子，获得粒子的速度更优的更新方式，从而使得正规化参数以及核函数参数具有更优的更新方式，防止在寻找正规化参数以及核函数参数最优解时陷入局部最优，可获得较优的最小二乘机支持向量机预测模型对电力设备故障率进行预测，提高预测准确性。

公开(公告)号：CN105160444A

公开(公告)日：2015-12-16

申请号：CN201510702732.X

申请日：2015-10-22

申请人： 广东电网有限责任公司电力调度控制中心

发明人： 邓旭阳 ,  龚庆武 ,  林燕贞 ,  陈志光 ,  梁志远 ,  李俊雄

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明涉及一种电力设备故障率确定方法，利用标准粒子群算法确定最小二乘机支持向量机预测模型的正规化参数以及核函数参数的最优解时，加入高斯扰动因子，即通过标准粒子群算法对粒子的速度进行更新时，还加入了高斯扰动因子，获得粒子的速度更优的更新方式，从而使得正规化参数以及核函数参数具有更优的更新方式，防止在寻找正规化参数以及核函数参数最优解时陷入局部最优，可获得较优的最小二乘机支持向量机预测模型对电力设备故障率进行预测，提高预测准确性。