[发明专利]一种基于机器学习的模拟预测低压线损的方法

摘要

本发明涉及一种基于机器学习的模拟预测低压线损的方法，包括以下步骤：步骤S100，获取待预测区域的低压线损历史向量HL＝(h1,h2,...,hn)，hi＝(ti,ai)为HL中的低压线损元素，其中i的取值为1…n，ti为待预测区域历史上采用第一方式进行的第i次低压线损的预测值，ai为待预测区域历史上第i次低压线损的实测值；步骤S200，如果对于HL中的任何一个hi，都存在那么采用第一方式对待预测区域的低压线损进行预测；如果HL中存在一个hi，使得那么执行步骤S300；其中D1为预先设定的第一阈值；步骤S300，如果max(Hi)‑max(min(Hi),D1)≤λ×D1，其中λ为预设系数，那么采用机器学习的方式对待预测区域的低压线损进行预测；否则，执行步骤S400；步骤S400，确定HL中存在异常的低压线损元素。