[发明专利]一种基于支持向量机的负荷建模方法

权利要求书

1.一种基于支持向量机的负荷建模方法，其特征在于，所述基于支持向量机的负荷建模方法包括以下步骤：

步骤S1：根据三阶感应电动机模型和静态负荷模型，构建动态综合负荷模型；

步骤S2：获取PMU数据，所述PMU数据包括有功功率、无功功率、电压和频率，对PMU数据进行数据检测和平滑处理，得到待使用数据；

步骤S3：通过粒子群算法，对支持向量机中的参数进行优化，得到优化后的支持向量机参数；

步骤S4：通过所述动态综合负荷模型和所述待使用数据，构建训练数据组；

步骤S5：通过优化后的支持向量机参数和训练数据组，根据拉格朗日优化方法，得到优化负荷模型。

2.如权利要求1所述的基于支持向量机的负荷建模方法，其特征在于，所述根据三阶感应电动机模型和静态负荷模型，构建动态综合负荷模型包括：

步骤S11：构建含有频率特性的三阶感应电动机模型；

步骤S12：构建含有频率特性的静态负荷模型；

步骤S13：根据所述含有频率特性的三阶感应电动机模型和所述含有频率特性的静态负荷模型，将所述含有频率特性的三阶感应电动机模型和所述含有频率特性的静态负荷模型并联，得到动态综合负荷模型。

3.如权利要求2所述的基于支持向量机的负荷建模方法，其特征在于，所述构建含有频率特性的三阶感应电动机模型包括：

步骤S111：获取电动机参数，所述电动机参数包括频率值、初始频率值、定子电阻、定子漏抗、转子电阻、转子漏抗、电动机激磁电抗、转子转速、转子的惯性时间常数、电动机的暂态电动势、定子的电流和机械转矩系数；

步骤S112：根据所述电动机参数，构建含有频率特性的三阶感应电动机模型。

4.如权利要求2所述的基于支持向量机的负荷建模方法，其特征在于，所述构建含有频率特性的静态负荷模型包括：

步骤S121：获取负荷参数，所述负荷参数包括静态有功功率、静态无功功率、有功功率中与电压平方成关系的组成比例、有功功率中与电压成线性关系以及与电压无关恒阻抗的组成比例、有功功率中与恒电流以及恒功率的组成比例、无功功率中与电压平方成关系的组成比例、无功功率中与电压成线性关系以及与电压无关恒阻抗的组成比例、无功功率中与恒电流以及恒功率的组成比例、频率的变化量、频率变化百分之一引起的有功变化百分数和频率变化百分之一引起的无功变化百分数；

步骤S122：根据所述负荷参数，构建含有频率特性的静态负荷模型。

5.如权利要求1所述的基于支持向量机的负荷建模方法，其特征在于，所述通过粒子群算法，对支持向量机中的参数进行优化，得到优化后的支持向量机参数包括：

步骤S31：获取支持向量机的参数，所述支持向量机的参数包括惩罚系数、允许误差和标准化参数；

步骤S32：通过粒子群算法，对所述支持向量机的参数进行优化。