[发明专利]一种基于单类支持向量机的电力负荷分析、预测方法

权利要求书

1.一种基于单类支持向量机的电力负荷分析、预测方法，其特征是：包括以下步骤：

(1)获取电力负荷历史监测数据，构建训练样本集合；

(2)利用单类支持向量机理论，在训练样本中进行典型日的选取；

(3)利用典型日负荷曲线表示用户的随机变量之间线性关系的强度和方向；

(4)将用户负荷的时间序列作为离散采样点，对其进行傅里叶变换，进行频谱分析；

(5)结合用户的实际需求，构建负荷特性指标。

2.如权利要求1所述的一种基于单类支持向量机的电力负荷分析、预测方法，其特征是：所述步骤(1)中，具体方法为：将数据库中的数据导入文本文档，然后读取文本文档中的96点数据保存成矩阵的形式，分别给出行号及其对应的用户编号，并将缺失的量测量补0，将96点数据转化为24点数据。

3.如权利要求1所述的一种基于单类支持向量机的电力负荷分析、预测方法，其特征是：所述步骤(2)中，对样本集聚类，并通过调节参数改变模型的结构风险，从而在经验风险和置信风险中间进行折衷，将每一天的量测数据作为一个样本，则样本就是24维空间中的一点，使用一个超球面使得覆盖住所有样本点，则超球的圆心也就是量测数据的中心，也就是典型日数据所在的地方。

4.如权利要求1所述的一种基于单类支持向量机的电力负荷分析、预测方法，其特征是：所述步骤(2)中，具体方法为：运用分支算法单类支持向量机进行典型日的选取，用超球面代替超平面来划分数据，目标函数的初始问题为：

minR,ξ,cR2+1vlΣi=1lξi]]>

s.t. ||x_i-c||²≤R²+ξ_i  (1)

ξ_i≥0,i＝1,2,…,l

通过设定参数0≤ν≤1，使超球面的半径和它所能包含的训练样本数目之间进行折衷；

其中，R代表超球面的半径，l是样本总量；c是超球面球心；v表示在支持向量和错分向量之间的折中，能够从某种程度上控制超球面半径；x_i表示样本，ξ_i示松弛变量。