[發(fā)明專利]一種基于支持向量機的配電網(wǎng)低電壓預測方法

在審

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• 申請日: 2017-11-20
• 公開（公告）號: CN107834551A
• 公開（公告）日: 2018-03-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 朱吉然;陳躍輝;唐海國;龔漢陽;郭文明;張帝;劉海峰;冷華
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)湖南省電力有限公司;國網(wǎng)湖南省電力公司電力科學研究院;國家電網(wǎng)公司
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00
• 代理公司: 長沙市融智專利事務(wù)所43114
• 代理人: 楊萍

1.一種基于支持向量機的配電網(wǎng)低電壓預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)從配電網(wǎng)低電壓成因及影響因素中，篩選出不同類型的指標；

2)從現(xiàn)有的各種信息系統(tǒng)中提取指標樣本數(shù)據(jù)，構(gòu)建不同類型的指標集；

3)基于不同類型的指標集，分別構(gòu)造基于支持向量機的配電網(wǎng)低電壓預測模型；

4)利用粒子群算法對各預測模型中待優(yōu)化參數(shù)進行參數(shù)尋優(yōu)；

5)將尋優(yōu)得到的參數(shù)代入預測模型，并將待測配電網(wǎng)的指標數(shù)據(jù)輸入各預測模型，利用各預測模型分別對配電網(wǎng)低電壓進行預測；綜合各預測結(jié)果，得到最終的配電網(wǎng)低電壓預測結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于支持向量機的配電網(wǎng)低電壓預測方法，其特征在于，所述步驟1)中，基于現(xiàn)有配電網(wǎng)低電壓現(xiàn)狀，挖掘分析配電網(wǎng)低電壓成因及影響因素，篩選出線路參數(shù)和線路運行兩類指標，其中，線路參數(shù)指標具體包括線徑大小、供電半徑和配變?nèi)萘窟@三項指標；線路運行指標具體包括電壓有效值、故障次數(shù)、電流有效值和低壓投訴頻率這四項指標；基于提取的指標數(shù)據(jù)，分別構(gòu)建線路參數(shù)指標集和線路運行指標集；將線路參數(shù)指標集記為{(s_i,t_i)|i＝1,2,…,L}，將線路運行指標集記為{(u_i,v_i)|i＝1,2,…,M}；其中，L為線路參數(shù)指標集中指標樣本數(shù)據(jù)的組數(shù)，s_i為第i組線路參數(shù)指標樣本數(shù)據(jù)，是由線徑大小、供電半徑、配變?nèi)萘孔鳛樽鴺酥档娜S向量；M為線路運行指標集中指標樣本數(shù)據(jù)的組數(shù)，u_i為第i組線路運行指標樣本數(shù)據(jù)，是由電壓有效值、電流有效值、故障次數(shù)、低壓投訴頻率為坐標值的四維向量；t_i和v_i分別是對應于s_i和u_i的配電網(wǎng)低電壓狀態(tài)值，取值為-1或1，其中取值為-1表示正常電壓，取值為1表示低電壓。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于支持向量機的配電網(wǎng)低電壓預測方法，其特征在于，所述步驟3)中，首先對指標集中的指標數(shù)據(jù)進行預處理，再利用其構(gòu)造基于支持向量機的配電網(wǎng)低電壓預測模型；所述步驟5)中，首先對待測配電網(wǎng)的指標數(shù)據(jù)進行預處理，再將其代入預測模型進行預測；所述預處理包括數(shù)據(jù)飽和以及歸一化處理；數(shù)據(jù)飽和與歸一化處理的公式分別如式(1)和式(2)所示：

z′＝min(z,z_rate) (1)

z′′=z′-zminzrate-zmin---(2)]]>

其中，z表示指標數(shù)據(jù)的原始值；z_rate表示指標數(shù)據(jù)的給定上限值；z_min表示指標數(shù)據(jù)中的最小值；z′表示z的飽和處理結(jié)果；z″表示z′的歸一化處理結(jié)果。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于支持向量機的配電網(wǎng)低電壓預測方法，其特征在于，所述步驟3)中，將預處理后的指標集中的數(shù)據(jù)劃分為訓練樣本和測試樣本，方法為：對預處理后的指標集中的每組數(shù)據(jù)按順序標注序號，然后采用隨機數(shù)生成算法產(chǎn)生最大序號范圍內(nèi)的隨機數(shù)，將以產(chǎn)生的隨機數(shù)為序號的數(shù)據(jù)作為訓練樣本，通過這種方式從線路參數(shù)指標集和線路運行指標集中挑選出80％的樣本數(shù)據(jù)作為訓練樣本，剩余的20％樣本數(shù)據(jù)作為測試樣本。