基于改进 WOA-SVR 的预插入电阻温度预测
机器学习
2024-01-09 v1 计算工程、金融与科学
应用物理
摘要
高压断路器内的预插入电阻 (PIR) 是关键组件，当电流流过时会通过产生焦耳热而升温。温度过高可能导致暂时性闭合失败，严重时甚至导致 PIR 破裂。为了准确预测 PIR 的温度，本研究结合了有限元仿真技术与由改进鲸鱼优化算法 (IWOA) 优化的支持向量回归 (SVR) 方法。IWOA 包含 Tent 映射、基于 sigmoid 函数的收敛因子以及 Ornstein-Uhlenbeck 变异策略。将 IWOA-SVR 模型与 SSA-SVR 和 WOA-SVR 进行了比较。结果表明，在 3C 温度偏差范围内，IWOA-SVR 模型的预测准确率分别为 90.2% 和 81.5%（高于 100C）；在 4C 温度偏差范围内，准确率分别为 96.3% 和 93.4%（高于 100C），优于对比模型的性能。本研究表明，所提出的方法可实现 PIR 温度的在线监测，从而有效预防 PIR 热故障，并为短时间内断路器的开合提供依据。
引用
@article{arxiv.2401.03494,
title = {Pre-insertion resistors temperature prediction based on improved WOA-SVR},
author = {Honghe Dai and Site Mo and Haoxin Wang and Nan Yin and Songhai Fan and Bixiong Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.03494},
year = {2024}
}