摘要：为了计算给定大气环境参数下的特高压直流输电线路合成电场分布，基于模糊聚类方法提取了与给定环境参数相似的现场测试样本数据，利用粒子群方法优化惩罚系数和小波核函数的尺度因子，提出了特高压直流输电线路合成电场预测的最小二乘支持向量机（LSSVM）方法。并通过实际算例表明：采用粒子群方法优化惩罚系数和尺度因子的LSSVM方法计算效率优于采用遗传算法优化惩罚系数和尺度因子的LSSVM方法；基于模糊聚类和LSSVM方法的预测结果分别与正极半压和负极全压、不同海拔高度的双极全压合成电场测试样本的最大平均误差为6．43％。因此该方法应用于给定环境参数的特高压直流输电线路合成电场预测有着可靠的精度和效率，为特高压直流输电工程环境评估、线路设计等提供了有用的合成电场分析方法。

关键词：特高压直流 粒子群 合成电场 电磁环境 小波变换 

单位：华南理工大学电力学院 广州510640 南方电网超高压输电公司检修试验中心 广州510663 南方电网科学研究院 广州510080 国网电力科学研究院 武汉430074