基于模型迁移和SVM的煤矿电网单相接地电容电流预测方法

针对智慧化矿山背景下煤矿电网单相接地电容电流预测精度低和智能预测实现困难的问题，提出了一种单相接地电容电流智能预测方法。采用模型迁移思想扩充矿用橡套软电缆的电容电流样本数据，以解决智能预测中电容电流数据不完备的问题；基于Sobol’敏感性方法分析了影响单相接地电容电流的关键因素及其各因素的交互关系，确定智能预测模型输入特征量；在此基础上，通过基于稀疏技术的支持向量机建立煤矿电网单相接地电容电流智能预测模型，并引入鲸鱼算法优化预测模型超参数，克服了电容电流数据样本容量小的不足。采用厂家测试数据及多家煤矿电网现场实测数据进行试验，结果表明：电缆绝缘层外径和绝缘层内径是影响单相接地电容电流的关键因素；所提方法预测煤矿电网单相接地电容电流的平均误差为2.26%,相较于现有预测方法，误差分别下降了34.19%,24.91%和7.40%。该方法实现了煤矿电网单相接地电容电流的准确预测，并为其智能化预测提供了新思路。