[发明专利]基于支持向量机的电力用户负荷预测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请提供一种基于支持向量机的电力用户负荷预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。上述方法包括：获取待预测时间段以及所述待预测时间段对应的条件数据集合；对所述条件数据集合中条件数据进行预处理，再对预处理后条件数据集合进行归一化处理得到输入参数集合；将所述输入参数集合输入支持向量机预测模型，使得所述支持向量机预测模型根据所述输入参数集合得到预测结果；对所述预测结果进行反归一化处理，得到所述待预测时间段对应的负荷预测值集合。上述方法，在进行负荷预测时，先对条件数据进行预处理和归一化处理，使得条件数据特征更统一、计算时速度更快；再采用支持向量机预测模型进行负荷预测，相较于传统方法准确度更高。

技术领域

本申请涉及数据预测领域，特别是涉及一种基于支持向量机的电力用户负荷预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

面向电力用户的电力负荷预测是电力系统中经济调度的一项重要内容，准确的电力负荷预测，能够使电力用户合理安排用电时间，降低电力费用。随着社会经济与电力市场的发展，电力负荷预测越来越重要，对电力负荷预测精度的要求也越来越高。目前，传统的基于支持向量机的电力用户负荷预测方法往往准确度不高，误差较大。

发明内容

本申请实施例提供一种基于支持向量机的电力用户负荷预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以提高负荷预测的准确度。

一种基于支持向量机的电力用户负荷预测方法，包括：

获取待预测时间段以及所述待预测时间段对应的条件数据集合；

对所述条件数据集合中条件数据进行预处理，再对预处理后条件数据集合进行归一化处理得到输入参数集合；

将所述输入参数集合输入支持向量机预测模型，使得所述支持向量机预测模型根据所述输入参数集合得到预测结果；

对所述预测结果进行反归一化处理，得到所述待预测时间段对应的负荷预测值集合。

在一个实施例中，所述方法还包括：若所述负荷预测值集合中存在异常负荷预测值，对所述异常负荷预测值进行修正处理。

在一个实施例中，所述对所述异常负荷预测值进行修正处理包括：确定所述异常负荷预测值对应的时间点；获取所述时间点的历史负荷值，根据所述历史负荷值对所述异常负荷预测值进行修正。

在一个实施例中，所述获取所述待预测时间段对应的条件数据集合包括：获取所述支持向量机预测模型支持的条件数据类型；获取所述待预测时间段内所述条件数据类型对应的条件数据组成所述条件数据集合。

在一个实施例中，所述对所述条件数据集合中条件数据进行预处理包括：检测所述条件数据集合中是否存在异常条件数据；若存在所述异常条件数据，剔除所述异常条件数据。

在一个实施例中，所述方法还包括：获取待预测时间段对应的负荷实测值集合；将所述负荷实测值集合与所述负荷预测值集合进行对比，获取所述负荷实测值集合与所述负荷预测值集合之间的误差值；当所述误差值大于预设阈值时，对所述支持向量机预测模型进行修正。

在一个实施例中，在所述当所述误差值大于预设阈值时之前，所述方法还包括：获取所述待预测时间段对应的时间量级；查找所述时间量级对应的误差阈值作为预设阈值。

一种基于支持向量机的电力用户负荷预测装置，包括：

第一获取模块，用于获取待预测时间段以及所述待预测时间段对应的条件数据集合；

第一处理模块，用于对所述条件数据集合中条件数据进行预处理，再对预处理后条件数据集合进行归一化处理得到输入参数集合；

预测模块，用于将所述输入参数集合输入支持向量机预测模型，使得所述支持向量机预测模型根据所述输入参数集合得到预测结果；