【摘 要】
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变电站设备温度情况是反映设备是否正常运行的一个重要指标,对设备温度进行及时的预测能够保证电力系统高效、稳定运行。针对高压设备温度存在非线性、随机性等特点,应用广义
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变电站设备温度情况是反映设备是否正常运行的一个重要指标,对设备温度进行及时的预测能够保证电力系统高效、稳定运行。针对高压设备温度存在非线性、随机性等特点,应用广义回归神经网络（GRNN）对其进行预测。运用K-近邻思想和多轮投票机制确定最优平滑因子,对GRNN进行优化。结合某变电站的设备温度历史数据,以高压开关柜为例,划分训练样本和预测样本,建立了基于优化GRNN的高压开关柜温度预测模型。Matlab仿真实验表明：优化的GRNN预测结果优于BP神经网络的预测结果,在训练速度和预测精度上都有显著提高。
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