一种基于支持向量机的配变负载预测方法[发明专利]

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专利内容由知识产权出版社提供

专利名称：一种基于支持向量机的配变负载预测方法专利类型：发明专利

发明人：高立克,梁朔,秦丽文,陈绍南,周杨珺,李珊,俞小勇,吴

丽芳,欧阳健娜,陈千懿,李克文,欧世锋

申请号：CN201811482824.1申请日：20181205公开号：CN109636025A公开日：20190416

摘要：本发明配电变压器负载预测技术领域，具体涉及一种基于支持向量机的配变负载预测方法。本发明基于支持向量机算法，对配变历史数据进行训练，生成二分类的分类器，实现对配网重过载情况的预测，即重过载的发生频率达到阈值就判断为非正常，其余为正常，用以指导电网公司对配变设备的检修和运维策略。本发明在传统的训练数据集中，加入了配变重过载频率数据，用以判断重过载是偶发性的还是持续性的，使得数据的维度更加科学。另外，采用机器学习中应用最广泛、准确度最高的二分类算法支持向量机来训练预测模型，能够提高预测配变负载的准确度。

申请人：广西电网有限责任公司电力科学研究院

地址：530023 广西壮族自治区南宁市民主路6-2号

国籍：CN

代理机构：南宁东智知识产权代理事务所(特殊普通合伙)

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