基于支持向量机的电力电子电路损耗预测

电力电子电路损耗分析一直是行业研究的重点。传统的电路损耗预测方法局限于单个器件,而忽略了其它器件的损耗,以及弱化了器件与器件损耗之间的关系,导致预测方法复杂,精度不够高,为此提出了一种电力电子电路损耗预测建模的方法,它不局限于对单个器件进行损耗分析,而是从电路整体的损耗出发,基于小样本采样,采用智能学习算法支持向量机建立电路的效率模型,利用遗传算法对模型参数进行优化。实验采用了两级式逆变器作为研究对象,搭建了两级式逆变器实验平台,建立了基于遗传优化支持向量机的效率模型,模型预测结果验证了效率模型的有效性和准确性。与传统的损耗预测方法相比,遗传优化支持向量机的效率模型用简单的代数公式代替了复杂的效率计算公式,简化了模型的复杂程度,同时提高了模型的预测精度。