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基于改进萤火虫算法优化的电力光纤线路状态预测模型研究
基于改进萤火虫算法优化的电力光纤线路状态预测模型研究
摘要：电力光纤线路状态的预测对电力系统的安全运行具有重要意义。本文以电力光纤线路状态预测为研究对象，提出了一种基于改进萤火虫算法优化的模型，在传统萤火虫算法的基础上，引入了个体学习因子和群体学习因子，用于加强算法的全局搜索和局部搜索能力。通过对电力光纤线路状态预测模型的实证研究，结果表明，该模型相比传统的萤火虫算法和其他优化算法，在收敛速度和求解精度上取得了明显的改进。
关键词：电力光纤线路；状态预测；萤火虫算法；优化
1.引言
电力系统是现代社会日常生活和工业生产的重要基础设施，而电力光纤线路作为电力系统中的关键组成部分，承载着大量的电力信息传输任务。然而，由于环境、设备老化和故障等原因，电力光纤线路的状态往往不稳定，容易造成系统的故障和事故。因此，对电力光纤线路的状态进行准确的预测是电力系统安全运行的重要保障。
2.相关工作
目前，关于电力光纤线路状态预测的研究主要集中在数据挖掘和机器学习方法上。常用的方法包括支持向量机、人工神经网络和遗传算法等。然而，这些方法在求解速度和求解精度上存在一定的局限性。因此，本文提出了一种基于改进萤火虫算法优化的电力光纤线路状态预测模型。
3.改进萤火虫算法优化模型
为了提高萤火虫算法的求解能力，本文引入了个体学习因子和群体学习因子。个体学习因子用于加强每个萤火虫的个体搜索能力，群体学习因子用于加强萤火虫之间的信息交流和合作。通过调整这两个因子的权重，优化了算法的全局搜索和局部搜索能力，提高了求解精度和求解速度。
4.实证研究
本文对某电力光纤线路的状态进行了预测实证研究。首先，采集了一段时间内的电力光纤线路状态数据，并进行了预处理和特征选择。然后，将优化后的萤火虫算法应用于预测模型，并与传统的萤火虫算法和其他优化算法进行了比较。实验结果表明，基于改进萤火虫算法优化的模型在收敛速度和求解精度上都明显优于其他方法。
5.结论与展望
本文提出了一种基于改进萤火虫算法优化的电力光纤线路状态预测模型，并通过实证研究验证了其有效性。未来的研究可以进一步优化模型的参数设置和算法流程，以提高预测的准确性和稳定性。同时，可以将该模型应用于更多的电力光纤线路和实际工程中，为电力系统的安全运行提供更好的支持和保障。
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