基于改进支持向量机的用户端用电负荷预测研究

摘 要：常规用户的用电负荷预测方法主要采用分层测量技术，无法提取用电行为动态影响系数，因此预测结果与实际结果间的偏差较大，预测性能不佳。为此，本文提出基于改进支持向量机的用户端用电负荷预测研究。首先，分析影响负荷预测的因素，对其进行拟合优化处理，以获取综合影响指标。其次，采用平均信息向量法求取负荷及影响指标间的相关性系数，并根据用户用电负荷特征曲线时间序列提取用电行为动态影响系数。最后，引入改进支持向量机算法，构建负荷预测模型，进而实现用户用电预测。实例应用结果显示，所提方法得到的预测结果与实际结果基本相符，预测性能较好。

关键词：改进支持向量机；用户端；用电负荷；预测方法

中图分类号：TP 399 " " 文献标志码：A

负荷预测是电力系统运行的关键环节，对保证电力系统的稳定运行、优化电力资源配置和减少能源损失具有重要意义。随着能源结构调整和可再生能源的广泛应用，对负荷预测准确性和实时性的要求越来越高[1]。通过提高负荷预测的准确性，电力公司可以满足其能源需求，同时降低运营成本，提高电力系统的可靠性和稳定性。

负荷预测是一种通过数学模型来预测未来电力需求的方法。该方法需要同时考虑各种因素，包括气候条件、经济条件、政策变化和社会行为。由于这些影响因素具有复杂性和不确定性，因此负荷预测一直是研究的热点和难点。

此外，随着智能技术和大数据技术发展，负荷预测的方法和技术也在不断完善。通过建立先进的预测模型，利用机器学习和人工智能技术，可提高负荷预测的准确性。同时，通过大数据技术可以实时分析和处理海量电力数据，为负荷预测提供更准确、实时的数据支持。

综上所述，负荷预测直接影响电力系统的稳定运行和运营成本。因此，本文通过改进支持向量机算法，对用户用电负荷预测进行了深入研究。

1 用户端用电负荷预测方法设计

1.1 用户端用电负荷预测影响指标优化

用户端电力负荷受各种因素的影响，并具有不同的特性变化。因此，在预测用户端用电负荷的过程中，有必要分析用电负荷影响因素，并对其进行优化，以获得综合影响指标。

通常，用户端的电力负荷表现出周期性、随机性和条件性特征。其变化趋势不仅受天气等气象条件的制约，还受日期因素的影响[2]。因此，根据用户端用电负荷的类型，可以将负荷预测的影响因素指标分解为4个分量，如公式（1）所示。

L=L1+L2+L3+L4 （1）

式中：L表示用电负荷的总负荷指标；L1表示与气象因素相关的负荷影响指标，主要受各种气象变化类型的影响；L2表示与日期因素相关的负荷影响指标，主要包括节假日、休息日、月份和工作日等时间段；L3表示其他随机因素指标，包括用户的用电行为方式、用电时间以及用电设备的启停状况等；L4表示由特殊外部因素引起的电力负荷分量影响指标，通常难以预见与检测。

假设某地区用户端用电负荷的采样序列为（x1，x2，..，xn），其中n为采样时间，则与各影响因素指标相对应的分辨序列如公式（2）所示。

（2）

式中：xn表示第n个负荷采样数据；b0表示采样间隔。

采用公式（3）对负荷预测影响指标进行优化，得到综合影响指标。

（3）

式中：fc表示影响指标的基本概率赋值；t0表示光滑系数；L'表示优化后的负荷预测影响指标。

通过分析影响用户端用电负荷的各种因素，将这些因素指标分解，并对其进行优化处理，可以得到综合影响因素指标，为后续计算负荷及影响指标的相关性提供有力的数据基础。

1.2 负荷及影响指标相关性计算

为了充分分析用户端用电负荷与综合影响指标等辅助信息的相互影响程度，在负荷预测综合影响指标优化的基础上，采用平均信息向量法计算负荷及影响指标间的相关性。

将负荷采样数据看作二维变量，并将其映射到二维平面上。在该平面上将其划分为m行n列、尺寸相等的网格[3]，则在该数据集合下，映射数据在多维空间中的投影如公式（4）所示。

（4）

式中：cf表示高斯核函数；dc表示先验向量；vm表示平均信息向量因子。

根据用户用电负荷特征曲线时间序列，提取不同用电行为习惯间的动态影响系数，如公式（5）所示。

（5）

式中：Dx表示负荷数据点间的数值距离；am表示负荷曲线的相似性。

根据互信息理论，将非线性趋势和周期性特征作为负荷变化趋势的整体走向[4]，并确定不同尺度下单个负荷数据的最优特征，如公式（6）所示。

M'=Ac×F0/kt （6）

式中：F0表示数据的幅值矩阵；kt表示温度特征。

针对上述温度特征，对研究区域的全年温度变化范围进行模糊化处理，由此确定温度模糊区间∆T，便于后续计算，具体见表1。

根据温度模糊区间，并结合用户端用电负荷特征曲线的动态变化情况，求取负荷及综合影响指标间的相关性，如公式（7）所示。

q1=M'∑∑∆Tj×l1 （7）

式中：∆Tj表示第j个温度模糊区间；l1表示模糊区间的隶属度；q1表示相关性系数。

基于用户端用电负荷预测的综合影响因素指标，采用平均向量法将负荷数据映射到二维空间中，结合温度模糊区间，求取负荷及综合影响指标间的相关性，便于最终实现负荷预测。

1.3 基于改进支持向量机的负荷预测

用户端用电负荷预测是一个包括多个随机性变量的问题，通常属于函数回归问题的范畴。为此，本文采用改进支持向量机算法对用户用电负荷进行预测。改进支持向量机是一种强大的监督学习方法，适用于处理高维、非线性和具有复杂边界的数据。该方法可将样本映射到高维特征空间，并找到最佳超平面来进行分类或回归任务，因此其在用电负荷预测中较好的应用前景。为了进一步提升改进支持向量机在用户端用电负荷预测中的性能，可以采取一些改进手段来提高模型的准确性和鲁棒性。

在利用改机支持向量机进行用户端用电负荷预测过程中，将预测负荷总值作为输出，将历史负荷数据、综合影响因素及其与负荷间的相关性系数作为输入[5]，对其进行训练，得到向量机的特征量，并结合负荷特征变化得到负荷值。基于改进支持向量机的负荷预测流程如图1所示。

根据图1，利用改进支持向量机预测用户端用电负荷的基本实施步骤如下。

基于训练数据样本计算负荷同时率，如公式（8）所示。

（8）

式中：q1表示负荷及综合影响指标间的相关性因子；X0表示拉普拉斯矩阵；do表示膨胀系数。

进而求取负荷密度指标，如公式（9）所示。

（9）

式中：ph表示划定区域内的最大负荷。

结合上述计算过程构建用电负荷预测模型，如公式（10）所示。

（10）

式中：N'表示负荷密度指标的预测回归系数；Sp表示区域面积。

由此采用负荷预测模型对研究区域的用户端用电负荷进行预测，得到该区域的未来负荷总量，如公式（11）所示。

E=δ×β0×λr×Bv （11）

式中：β0表示负荷样本的关键局部特征；λr表示方向调整参数；Bv表示相关变量。

结合用户用电负荷综合影响指标与相关性系数，采用改进支持向量机算法构建负荷预测模型。基于输入样本，得到区域的未来负荷分布情况，进而进行用户用电负荷预测，至此完成了基于改进支持向量机的用户端用电负荷预测研究。

2 实例分析

2.1 试验准备

为了确保试验结果具备真实性与可靠性，需要重点设置试验环境参数。综合考虑多种因素，本文设计的试验环境参数见表2。

本文选取的试验数据来自某地区2022年用户端用电负荷预测数据集。统计期为2022年1月1日—2022年1月10日，共有1258组数据记录。该数据集包括3类信息，即平均温度、相对湿度、降雨量和日负荷需求。具体数据细节见表3。

由表3数据可以看出，用户端用电需求负荷与平均温度、相对湿度以及降雨量3个影响指标因素间存在线性关系，因此可构建回归模型预测该区域的未来用电负荷量。

2.2 应用结果

根据本文提出的方法，构建以负荷相关影响因素指标为输入样本的负荷预测模型，并基于上述历史负荷数据，对该区域的2022年2月—6月的用户用电负荷进行预测。为验证本文方法的优越性，引入数据挖掘技术（方法1）、决策树算法（方法2）作为本文方法的对比方法，分别采用上述3种方法对研究区域的用电负荷进行预测，对比结果如图2所示。

如图2所示，分别采用本文方法与对照组方法对研究区域2022年2月—6月的用户端用电负荷进行预测。本文方法所得负荷预测值与实际值基本一致，而方法1与方法2所得预测值与实际值间的偏差较大。由此可以看出，本文方法能够更准确地预测用户用电负荷，预测效果较好。

3 结语

在能源需求不断增长和追求可持续发展的背景下，负荷预测在电力系统中的作用越来越突出。通过负荷预测可以更好地规划和调度电力资源，减少能源浪费，提高电力系统的稳定性。随着技术不断发展，负荷预测的技术和方法也在不断改进，未来的研究将更注重智能化、准确性和实时性，不仅有助于提高电力系统的运行效率，也为新能源的并网调度提供了重要支撑，促进了电力行业的可持续发展。因此，研究负荷预测对实现能源转型、促进经济发展具有重要意义。

参考文献

[1]马玉草，高鹏飞，张铁峰，等.5G基站和数据中心的中长期负荷预测研究[J].电力科学与工程，2023，39（9）：63-70.

[2]王宁，陈宇，李波.基于图时空神经网络的多充电站负荷协同预测方法[J].汽车工程学报，2023，13（5）：760-772.

[3]唐利涛，张智勇，陈俊，等.基于Autoformer的电力负荷预测与分析研究[J].华东师范大学学报（自然科学版），2023（5）：135-146.

[4]蔡华锋，唐艺豪.基于Pyraformer网络的短期电力负荷预测[J].武汉大学学报（工学版），2023，56（9）：1105-1113.

[5]彭运猛，高林，赵晓雨，等.基于LightGBM-Transformer算法的短期电力负荷预测[J].湖北民族大学学报（自然科学版），2023，41（3）：331-337.