灰狼算法优化 SVR 的 10kV 配网线损率预测研究

来源：计算机技术与发展杂志2024年第03期北京时间：

作者：杨正宇*;沈志强;郑成源

单位：1. 云南电力试验研究院(集团)有限公司,云南 昆明 650217;2. 云南电网有限责任公司临沧供电局,云南 临沧 677000;3. 云南电网有限责任公司电力科学研究院,云南 昆明 650217

摘要：有效控制线损率不仅能为电力企业带来经济效益,而且能进一步提高一次能源的利用率。 为了实现对 10 kV 配电网线损率的准确预测,提出基于灰狼算法( Gray Wolf Optimizer) 优化支持向量机回归( Support Vector Regression) 的 10 kV配电网线损率预测方法;采用基于马氏距离的异常值检验及主成分分析法(Principal Components Analysis)对原始数据进行预处理,保证数据的清洁性的同时剔除原始数据中的冗余信息。 利用 GWO 算法强搜索性的特点与 SVR 进行结合建立模型,通过与原始 SVR、ABC-SVR、BP 神经网络模型的预测结果进行比较,GWO-SVR 模型的预测精度最高,其均方根误差(RMSE) 和平均绝对误差( MAE) 分别为 0. 233 2 和 0. 195 8,最大相对误差为 14. 4% ,并且该模型具有最快的运算速度。

关键词：灰狼算法;10 kV 配电网;马氏距离;主成分分析;线损率