基于数据挖掘和LSSVM的电量大数据多维感知方法

作     者：岳宝强 杨波 李彪 曲小康 魏飞 YUE Baoqiang;YANG Bo;LI Biao;QU Xiaokang;WEI Fei

作者机构：国网山东省电力公司临沂供电公司山东临沂276000 

基　　金：国网临沂供电公司2021年研究开发项目(5206002000VM) 

出 版 物：《微型电脑应用》 (Microcomputer Applications)

年 卷 期：2023年第39卷第12期

页      码：58-61,84页

摘      要：为了解决现有电量大数据多维感知方法存在感知性能差的问题,利用数据挖掘技术和LSSVM算法实现对感知方法的优化设计。利用数据挖掘技术构建多维电量数据模型,通过填补缺失数据、修正错误数据和数据标准化等3个步骤,从趋势性、变动性及负荷等3个方面提取电量大数据特征;利用LSSVM算法预测多维电负荷变化量,进行电量大数据多维感知。实验结果表明,所提方法的拟合误差降低了8.4 kW,敏感度指数提高了0.388,电量大数据多维感知性能较优。

主 题 词：数据挖掘技术 LSSVM 电量大数据 多维感知 

学科分类：080802[080802] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1007-757X.2023.12.017

馆 藏 号：203125287...