[发明专利]一种基于支持向量机的配电网低电压预测方法在审
| 申请号： | 201711154223.3 | 申请日： | 2017-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN107834551A | 公开（公告）日： | 2018-03-23 |
| 发明（设计）人： | 朱吉然;陈跃辉;唐海国;龚汉阳;郭文明;张帝;刘海峰;冷华 | 申请（专利权）人： | 国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力公司电力科学研究院;国家电网公司 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00 |
| 代理公司： | 长沙市融智专利事务所43114 | 代理人： | 杨萍 |
| 地址： | 410007 *** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于支持向量机的配电网低电压预测方法，步骤包括1)从配电网低电压成因及影响因素中，筛选出不同类型的指标；2)从现有的各种信息系统中提取指标样本数据，构建不同类型的指标集；3)基于不同类型的指标集，分别构造基于支持向量机的配电网低电压预测模型；4)利用粒子群算法对各预测模型中待优化参数进行参数寻优；5)将寻优得到的参数代入预测模型，并将待测配电网的指标数据输入各预测模型，利用各预测模型分别对配电网低电压进行预测；综合各预测结果，得到最终的配电网低电压预测结果。本发明采用多源信息构成分类指标集，不仅能充分利用大数据平台信息多样性的优势，还能有效降低预测模型的数据维度和训练时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 支持 向量 配电网 电压 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于支持向量机的配电网低电压预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)从配电网低电压成因及影响因素中，筛选出不同类型的指标；2)从现有的各种信息系统中提取指标样本数据，构建不同类型的指标集；3)基于不同类型的指标集，分别构造基于支持向量机的配电网低电压预测模型；4)利用粒子群算法对各预测模型中待优化参数进行参数寻优；5)将寻优得到的参数代入预测模型，并将待测配电网的指标数据输入各预测模型，利用各预测模型分别对配电网低电压进行预测；综合各预测结果，得到最终的配电网低电压预测结果。
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