[发明专利]一种预测方法和装置

摘要

本发明的实施例提供了一种预测方法和装置，涉及电力技术领域，解决了如何预测电力系统小概率事件的问题。该方法包括，根据K近邻算法，确定运行数据中每个第一正样本归属的数据集以及第一正样本的近邻样本；根据预设条件，在数据集中筛选满足预设条件的第一正样本；根据任意两个满足预设条件的第一正样本对应的特征变量的差值，确定第二正样本；根据随机森林的分类预测模型，确定每个第二正样本的决策树分类模型；根据简单多数投票法，确定每个第二正样本的决策树分类模型的票数；根据每个第二正样本的决策树分类模型的票数，确定数据集的分类结果；根据每个数据集的分类结果，确定分类结果中出现次数最多的分类结果为运行数据的预测结果。

主权项

1.一种预测方法，其特征在于，包括：获取电力系统的运行数据；根据K近邻算法，确定所述运行数据中每个第一正样本归属的数据集以及所述第一正样本的近邻样本；根据预设条件，在所述数据集中筛选满足所述预设条件的第一正样本；其中，所述预设条件包括第一正样本与所述第一正样本的每个近邻样本的距离的平均值均小于近邻允许阈值；根据任意两个满足所述预设条件的第一正样本对应的特征变量的差值，确定第二正样本；根据随机森林的分类预测模型，确定每个所述第二正样本的决策树分类模型；根据简单多数投票法，确定每个所述第二正样本的决策树分类模型的票数；根据每个所述第二正样本的决策树分类模型的票数，确定所述数据集的分类结果；其中，所述分类结果包括小概率事件；根据每个所述数据集的分类结果，确定所述分类结果中出现次数最多的分类结果为所述运行数据的预测结果。