[发明专利]一种基于支持向量机的配电网低电压预测方法

权利要求书

1.一种基于支持向量机的配电网低电压预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)从配电网低电压成因及影响因素中，筛选出不同类型的指标；

2)从现有的各种信息系统中提取指标样本数据，构建不同类型的指标集；

3)基于不同类型的指标集，分别构造基于支持向量机的配电网低电压预测模型；

4)利用粒子群算法对各预测模型中待优化参数进行参数寻优；

5)将寻优得到的参数代入预测模型，并将待测配电网的指标数据输入各预测模型，利用各预测模型分别对配电网低电压进行预测；综合各预测结果，得到最终的配电网低电压预测结果。

2.根据权利要求1所述的基于支持向量机的配电网低电压预测方法，其特征在于，所述步骤1)中，基于现有配电网低电压现状，挖掘分析配电网低电压成因及影响因素，筛选出线路参数和线路运行两类指标，其中，线路参数指标具体包括线径大小、供电半径和配变容量这三项指标；线路运行指标具体包括电压有效值、故障次数、电流有效值和低压投诉频率这四项指标；基于提取的指标数据，分别构建线路参数指标集和线路运行指标集；将线路参数指标集记为{(s_i,t_i)|i＝1,2,…,L}，将线路运行指标集记为{(u_i,v_i)|i＝1,2,…,M}；其中，L为线路参数指标集中指标样本数据的组数，s_i为第i组线路参数指标样本数据，是由线径大小、供电半径、配变容量作为坐标值的三维向量；M为线路运行指标集中指标样本数据的组数，u_i为第i组线路运行指标样本数据，是由电压有效值、电流有效值、故障次数、低压投诉频率为坐标值的四维向量；t_i和v_i分别是对应于s_i和u_i的配电网低电压状态值，取值为-1或1，其中取值为-1表示正常电压，取值为1表示低电压。

3.根据权利要求2所述的基于支持向量机的配电网低电压预测方法，其特征在于，所述步骤3)中，首先对指标集中的指标数据进行预处理，再利用其构造基于支持向量机的配电网低电压预测模型；所述步骤5)中，首先对待测配电网的指标数据进行预处理，再将其代入预测模型进行预测；所述预处理包括数据饱和以及归一化处理；数据饱和与归一化处理的公式分别如式(1)和式(2)所示：

z′＝min(z,z_rate) (1)

z′′=z′-zminzrate-zmin---(2)]]>

其中，z表示指标数据的原始值；z_rate表示指标数据的给定上限值；z_min表示指标数据中的最小值；z′表示z的饱和处理结果；z″表示z′的归一化处理结果。

4.根据权利要求3所述的基于支持向量机的配电网低电压预测方法，其特征在于，所述步骤3)中，将预处理后的指标集中的数据划分为训练样本和测试样本，方法为：对预处理后的指标集中的每组数据按顺序标注序号，然后采用随机数生成算法产生最大序号范围内的随机数，将以产生的随机数为序号的数据作为训练样本，通过这种方式从线路参数指标集和线路运行指标集中挑选出80％的样本数据作为训练样本，剩余的20％样本数据作为测试样本。