[发明专利]一种基于Pb-SVM的电力营销数据关键指标评估方法及系统

说明书

本发明公开了电力控制技术领域的一种基于Pb‑SVM的电力营销数据关键指标评估方法及系统，包括：获取电力营销数据，选取蕴含电力营销策略的监测数据作为数据源，确定营销数据指标和用户需求指标，形成电力营销数据指标集；通过最大相关最小冗余特征选择方法对电力营销数据指标集进行特征压缩，将特征子集中的数据分为训练样本数据和测试样本数据；将特征子集映射到Hilbert空间，并引入分位数构建基于Pb‑SVM的电力营销策略评估模型，以训练样本数据作为输入进行训练；将测试样本数据输入经过训练的基于Pb‑SVM的电力营销策略评估模型，获取电力营销策略和综合评价指标；具有评估准确率高，稳定性好，能显著改善电力营销策略滞后于用户需求等特点。

技术领域

本发明属于电力控制技术领域，具体涉及一种基于Pb-SVM(弹球损失支持向量机，Pinball Support Vector Machine,Pb-SVM)的电力营销数据关键指标评估方法及系统。

背景技术

电力营销就是电力企业在市场环境中，以满足用户的电力消费需求为目的，通过电力企业一系列与市场有关的经营活动，提供满足消费需要的电力产品和相应的服务，实现企业目标的过程。现有营销系统多采用固定样式的图表进行数据展示，并且在建设初期就需要详细设计需要的样式与数据组成，建设完成之后如果遇到需要调整的情况，则不能实现，或者需要对其进行大量的编码工作来实现。电力营销策略是电力市场中的重要组成部分，当前环境下，电力营销策略滞后于用户需求，市场营销手段有限，电力企业观念落后、服务意识不强，亟待一种准确、高效的电力系统营销数据评估方法深入挖掘用户消费需求，动态调整营销策略。

发明内容

为解决现有技术中的不足，本发明提供一种基于Pb-SVM的电力营销数据关键指标评估方法及系统，具有评估准确率高，稳定性好，能显著改善电力营销策略滞后于用户需求等特点。

为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于Pb-SVM的电力营销数据关键指标评估方法，包括：a、获取电力营销数据，选取蕴含电力营销策略的监测数据作为数据源，对数据源进行特征提取，确定营销数据指标和用户需求指标，形成电力营销数据指标集；b、通过最大相关最小冗余特征选择方法对电力营销数据指标集进行特征压缩，获取反映电力营销策略影响的特征子集，将特征子集中的数据分为训练样本数据和测试样本数据；c、将特征子集映射到Hilbert空间，并引入分位数构建基于Pb-SVM的电力营销策略评估模型，以训练样本数据作为输入，训练构建的基于Pb-SVM的电力营销策略评估模型；d、将测试样本数据输入经过训练的基于Pb-SVM的电力营销策略评估模型，获取电力营销策略，对电力营销策略筛选和适用度评估后获得综合评价指标。

进一步地，在步骤c中，通过引入核函数将特征子集映射到Hilbert空间，所述核函数为：

K(x_i·x_j)＝φ(x_i)·φ(x_j)      (4)

其中，K(x_i·x_j)为核函数，φ(x_i)为样本空间向量x_i从Rn到Hilbert空间的映射，Rn为输入空间，φ(x_j)为样本空间向量x_j从Rn到Hilbert空间的映射。

进一步地，在步骤c中，构建的基于Pb-SVM的电力营销策略评估模型为：

s.t.y_i[w^Tφ(x_i)+b]≥1-ξ_i,i＝1,2,...,m,