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雷磊,呼梦颖,董子晗,师一卿,万昊,王良.基于SSA-KELM的输变电工程水土流失量预测研究[J].电测与仪表,2025,62(8):189-196.
LEI Lei,HU Mengying,DONG Zihan,SHI Yiqing,WAN Hao,WANG Liang.Research on water and soil loss forecasting of power transmission and transformation projects based on SSA-KELM[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2025,62(8):189-196.
基于SSA-KELM的输变电工程水土流失量预测研究
Research on water and soil loss forecasting of power transmission and transformation projects based on SSA-KELM
DOI:j.issn1001-1390.2025.08.022
中文关键词:  水土流失量  麻雀搜索算法  核极限学习机
英文关键词:water and soil loss, sparrow search algorithm, kernel-based extreme learning machine
基金项目:国家自然科学基金项目(51877174);国家电网有限公司总部科技项目(5226SX20007C);陕西省重点研发计划项目(2025SF-YBXM-275)
                 
作者中文名作者英文名单位
雷磊LEI Lei国网陕西省电力有限公司电力科学研究院
呼梦颖HU Mengying西安理工大学电气工程学院
董子晗DONG Zihan国网陕西省电力有限公司渭南供电公司
师一卿SHI Yiqing国网陕西省电力有限公司
万昊WAN Hao国网陕西省电力有限公司电力科学研究院
王良WANG Liang国网陕西省电力有限公司电力科学研究院
摘要点击次数: 56
中文摘要:
      针对输变电工程中水土流失量在线监测刚起步导致智能预测预警困难的问题,文中提出一种基于麻雀搜索算法和核极限学习机的输变电工程水土流失量智能预测方法。利用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化核极限学习机(kernel-based extreme learning machine, KELM)的正则化系数和核函数参数,以降雨量环境因子作为样本输入,构建SSA-KELM水土流失量预测模型。利用该预测模型对某变电站水土流失情况进行预测,并与核极限学习机和支持向量机预测方法对比。利用自主研发的现场监测系统获取水土保持监测数据,对所提预测算法进行长期测试,结果表明,基于SSA-KELM的水土流失量预测是有效的,而且比当前其他方法的预测精度更高。
英文摘要:
      Aiming at the difficulty of the intelligent forecasting and early warning caused by the startup of online monitoring of water and soil loss in the field of power transmission and transformation projects, a new intelligent forecasting method of water and soil loss in power transmission and transformation projects based on SSA-KELM was proposed. The sparrow search algorithm (SSA) was used to optimize the regularization coefficient and kernel function parameters of kernel-based extreme learning machine (KELM), and the rainfall environmental factor was used as the input of the sample to construct the SSA-KELM forecasting model of water and soil loss. The forecasting model was used to forecast the water and soil loss of a substation, and was compared with KELM forecasting model and support vector machine forecasting model. The proposed algorithm was tested for a long time with the water and soil conservation monitoring data from the self-developed field monitoring system. The forecasting results show that the forecasting model of water and soil loss based on SSA-KELM is effective and its forecasting accuracy is higher than other current forecasting methods.
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