公开(公告)号：CN105809286A

公开(公告)日：2016-07-27

申请号：CN201610132612.5

申请日：2016-03-08

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 祝志芳 ,  车金星 ,  李丽 ,  曾宇露

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06

CPC classification number: G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于代表数据重构的增量SVR负荷预测方法，包括：获取电力负荷数据；利用相空间重构原理得到多输入?单输出模式数据；利用所得模式数据和粒子群算法建立支持向量回归模型；实时获取新增的电力负荷预测数据；利用增量学习算法更新最优代表数据子集；利用嵌套粒子群方法更新模型参数；利用更新后的模型参数和最优代表数据子集建立支持向量回归模型；确定增量负荷预测并输出增量负荷预测值。本发明将支持向量回归的支持向量应用于海量数据的知识理解研究，提出的方法能够实现新增数据引起的代表数据重构，有效解决了海量数据计算复杂性高、难以提取知识的问题，嵌套地实现了模型参数的更新，为电力系统规划与运行提供参考依据。

公开(公告)号：CN105809286B

公开(公告)日：2021-08-03

申请号：CN201610132612.5

申请日：2016-03-08

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 祝志芳 ,  车金星 ,  李丽 ,  曾宇露

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于代表数据重构的增量SVR负荷预测方法，包括：获取电力负荷数据；利用相空间重构原理得到多输入‑单输出模式数据；利用所得模式数据和粒子群算法建立支持向量回归模型；实时获取新增的电力负荷预测数据；利用增量学习算法更新最优代表数据子集；利用嵌套粒子群方法更新模型参数；利用更新后的模型参数和最优代表数据子集建立支持向量回归模型；确定增量负荷预测并输出增量负荷预测值。本发明将支持向量回归的支持向量应用于海量数据的知识理解研究，提出的方法能够实现新增数据引起的代表数据重构，有效解决了海量数据计算复杂性高、难以提取知识的问题，嵌套地实现了模型参数的更新，为电力系统规划与运行提供参考依据。