[发明专利]一种基于FAM-SVM的配电网线损的计算方法

说明书

本发明提供一种基于FAM‑SVM的配电网线损的计算方法，包括：建立SVM模型所需的训练样本数据库以及对应的测试样本数据库；采用因子分析法，对训练样本数据库和测试样本数据库进行预处理；计算SVM回归模型的参数；对训练出来的模型利用均方误差和拟合优度对模型进行评价，通过将因子分析法和SVM相结合，其计算精度有了明显的提高。

技术领域

本发明涉及配电网线损的统计与计算的技术领域，特别是，涉及一种基于 FAM-SVM的配电网线损的计算方法。

背景技术

目前，低压配电网结构复杂，供电方式多样，且各相电流也不平衡，是电网线损最重的部分，统计数据表明，低压配电网的线损平均占总线损的60％。因此，研究低压配电网线损计算方法及模型对电网降损节能有重要意义，然而，低压配电区域的馈线繁杂、负荷特征各异，精确计算低压配电网线损存在线路多、收集数据难等问题，针对部分配电网线路数据获取困难等问题，传统配电网线损计算方法，方法简单，易于理解，但是这些方法的计算精度往往不高。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中的计算精度不高的缺陷，从而提供一种基于FAM-SVM的配电网线损的计算方法。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于FAM-SVM的配电网线损的计算方法，包括：

建立SVM模型所需的训练样本数据库以及对应的测试样本数据库；

采用因子分析法，对训练样本数据库和测试样本数据库进行预处理；

计算SVM回归模型的参数；

对训练出来的模型利用均方误差和拟合优度对模型进行评价。

作为本发明所述一种基于FAM-SVM的配电网线损的计算方法的一种优选方案，其中：所述训练样本数据库用于训练SVM模型，使SVM模型能够精准预测配电网的线损率。

作为本发明所述一种基于FAM-SVM的配电网线损的计算方法的一种优选方案，其中：所述测试样本数据库的作用是验证或测试已经训练好的SVM模型的准确性和有效性。

作为本发明所述一种基于FAM-SVM的配电网线损的计算方法的一种优选方案，其中：上述步骤中所采用的因子分析法包括如下步骤：

计算出样本参数及其标准化之后的相关性系数矩阵；

基于上述计算结果，求出相关矩阵的特征向量和特征值；

依据特征值以及特征向量和相应的样本求出因子个数；

求取因子载荷。

作为本发明所述一种基于FAM-SVM的配电网线损的计算方法的一种优选方案，其中：利用因子分析法，选择最终提取出的对配电网线路率质变影响较大的影响因子，将这些影响因子作为SVM模型的输入变量。

作为本发明所述一种基于FAM-SVM的配电网线损的计算方法的一种优选方案，其中：对已经选出的重要影响因素进行归一化处理，目的是对配电网的异构数据进行同质化，有利于SVM模型进行学习、训练，提高其计算精度。

作为本发明所述一种基于FAM-SVM的配电网线损的计算方法的一种优选方案，其中：选择交叉验证法来计算SVM模型的参数，该方法能够精确地评估本项目模型的泛化能力，既能够避免拟合程度不够，又能够避免过度拟合，所述SVM回归模型的误差定义为：

平均误差计算公式：