[发明专利]一种基于SFO-TSVR的短期电力负荷预测方法

说明书

本发明涉及一种基于SFO‑TSVR的短期电力负荷预测方法，包括以下步骤：获取历史负荷数据、气象数据及对应的日期类型数据，以作为原始样本数据；将原始样本数据划分为训练集和测试集；设定输入数据序列，并构建TSVR模型；基于训练集，并采用SFO算法，对TSVR模型进行训练；基于测试集，对训练后的TSVR模型进行验证，若验证通过，则根据设定的输入数据序列，将实际待预测日的相关数据输入训练后的TSVR模型，得到实际待预测日的电力负荷预测值；否则需返回重新进行模型训练。与现有技术相比，本发明能够高效、准确地获取短期负荷预测结果。

技术领域

本发明涉及电力系统负荷预测技术领域，尤其是涉及一种基于SFO-TSVR的短期电力负荷预测方法。

背景技术

短期负荷预测是电力系统经济调度的基础组成部分，也是电力系统安全运行的重要保障。随着社会经济的高速发展，各行各业对电能的需求与日剧增，与此同时，对电力负荷预测精度的要求也逐渐提高，提高负荷预测精度可以合理地安排电力生产和调度运行计划，也对电网的的经济效益有重要影响。

随着计算机技术、人工智能等领域的发展，目前短期电力负荷预测方法主要有支持向量回归、随机森林、深度神经网络等方法。其中，深度神经网络具有学习能力强、特征提取效果好等优点，但对数据规模和硬件需求较高；支持向量回归具有擅长处理小样本数据、泛化能力强等优点，但存在运行速度慢、精度相对较低的缺点；此外，孪生支持向量回归(twin support vector regression，TSVR)是在支持向量回归基础上，通过使用两个非平行的超平面将一个复杂的凸优化问题转化为两个简单的凸二次规划问题，大幅度地提高了模型的训练效率和拟合能力，然而孪生支持向量回归是参数依赖型模型，参数的选择会直接影响模型的预测精度，而人工调参的方式势必容易受主观经验影响，传统的智能优化算法也在寻优能力和收敛速度方面存在一定的局限性。以上均会影响预测结果的准确性以及预测效率。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于SFO(sailfish optimizer，旗鱼优化)-TSVR的短期电力负荷预测方法，以实现高效、准确预测的目的。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于SFO-TSVR的短期电力负荷预测方法，包括以下步骤：

S1、获取历史负荷数据、气象数据及对应的日期类型数据，以作为原始样本数据；

S2、将原始样本数据划分为训练集和测试集；

S3、设定输入数据序列，并构建TSVR模型；

S4、基于训练集，并采用SFO算法，对TSVR模型进行训练；

S5、基于测试集，对训练后的TSVR模型进行验证，若验证通过，则执行步骤S6，否则返回步骤S3；

S6、根据设定的输入数据序列，将实际待预测日的相关数据输入训练后的 TSVR模型，得到实际待预测日的电力负荷预测值。

进一步地，所述步骤S1具体是对历史负荷数据和气象数据进行归一化处理，并将相应的日期类型数据量化到[0,1]范围内，以此得到原始样本数据。

进一步地，所述步骤S3具体包括以下步骤：

S31、设定输入数据序列具体为：待预测日前两日的气象数据、负荷数据及日期类型，待预测日前一日的气象数据、负荷数据及日期类型，以及待预测日的气象数据和日期类型；

S32、建立TSVR模型的回归函数：

f(x)＝(f₁(x)+f₁(x))/2