电工技术学报  2018, Vol. 33 Issue (8): 1742-1749    DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.161792
电机电器 |
基于粒子群优化-支持向量回归的变压器绕组温度软测量模型
彭道刚1, 陈跃伟1, 钱玉良1, 黄超2
1. 上海电力学院自动化工程学院 上海 200090;
2. 国电南京自动化股份有限公司 南京 210032
Transformer Winding Temperature Soft Measurement Model Based on Particle Swarm Optimization-Support Vector Regression
Peng Daogang1, Chen Yuewei1, Qian Yuliang1, Huang Chao2
1. School of Automation Engineering Shanghai University of Electric Power Shanghai 200090 China;
2. Guodian Nanjing Automation Co., Ltd Nanjing 210032 China
全文: PDF (17835 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 针对变压器绕组热点温度测量问题,建立一种基于粒子群优化-支持向量回归算法的变压器绕组热点温度软测量模型,并验证此模型的预测效果。利用基于被动聚集的改进粒子群优化(PSO)算法,优化支持向量机的支持向量回归(SVR)模型的参数组合,并且找到其最优解。充分考虑变压器运行的相关因素,对绕组热点温度软测量模型进行训练与学习,实现对难以直接测得的绕组热点温度的预测。通过对某市110kV变压器运行数据的训练和预测结果,并将其与BP神经网络和SVR方法的结果对比,证明所建模型具有较好的预测能力。
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作者相关文章
彭道刚
陈跃伟
钱玉良
黄超
关键词 变压器绕组热点温度粒子群优化支持向量回归    
Abstract:This paper proposes a new method of soft-measurement model for transformer winding hot spot temperature based on particle swarm optimization-support vector regression (PSO-SVR) algorithm, and verifies its prediction effect by making a better use of the monitoring information of the transformer. In this method, taken use of an improved particle swarm optimization algorithm based on passive aggregation, the SVR model parameters of the regression of support vector machine are optimized and the optimal solution is found. The relevant factors of the transformer operation are fully considered in predicting the temperature of the winding hot spots. Compared with BP neural network and SVR method, the training and prediction results of 110kV transformer in a sample city show that the model has better prediction ability.
Key wordsTransformer winding hot spot temperature    particular swarm optimization (PSO)    support vector regression (SVR)   
收稿日期: 2016-11-14      出版日期: 2018-04-24
PACS: TM411  
基金资助:上海市“科技创新行动计划”社会发展领域项目(16DZ1202500),上海市青年科技英才扬帆计划(16YF1404700)和上海市科学技术委员会工程技术研究中心项目(14DZ2251100)资助
通讯作者: 陈跃伟 男,1991年生,硕士,研究方向为电力系统监测与控制、变压器红外图像故障分析与诊断。E-mail: 1163258712@qq.com   
作者简介: 彭道刚 男,1977年生,博士(后),教授,研究方向为发电过程自动化、电力设备状态监测与故障诊断、新能源微电网与能源互联网等。E-mail: pengdaogang@163.com
引用本文:   
彭道刚, 陈跃伟, 钱玉良, 黄超. 基于粒子群优化-支持向量回归的变压器绕组温度软测量模型[J]. 电工技术学报, 2018, 33(8): 1742-1749. Peng Daogang, Chen Yuewei, Qian Yuliang, Huang Chao. Transformer Winding Temperature Soft Measurement Model Based on Particle Swarm Optimization-Support Vector Regression. Transactions of China Electrotechnical Society, 2018, 33(8): 1742-1749.
链接本文:  
https://dgjsxb.ces-transaction.com/CN/10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.161792          https://dgjsxb.ces-transaction.com/CN/Y2018/V33/I8/1742