基于朴素贝叶斯和支持向量机的短期负荷预测

郑建柏

(国网福建省电力公司厦门供电公司，福建 厦门 361000)

基于朴素贝叶斯和支持向量机的短期负荷预测

郑建柏

(国网福建省电力公司厦门供电公司，福建 厦门 361000)

朴素贝叶斯是一种简单而高效的分类算法，可与支持向量机结合组成一种新的组合模型，以便供电企业在电力供应不足时对重点大用户的负荷进行预测。结果表明：组合模型的有序用电短期负荷预测结果准确率较高。

朴素贝叶斯；支持向量机；有序用电；负荷预测

0 引言

在迎峰度夏期间，供电企业经常面临局部地区电力供应不足，短期内用户的负荷情况是制定有序用电方案的重要依据。为了让有序用电方案科学合理，在供电紧张时尽可能减少对用户正常用电影响，需要尽可能准确地取得用户负荷预测数据。

1 贝叶斯分类及支持向量机简介

用户负荷预测就是在充分考虑用户的生产情况、自然条件与社会条件的情况下，研究或利用一套系统的处理过去和未来负荷的数据方法，在满足一定精度的要求下，确定未来特定时刻的负荷值。负荷预测经历了从依赖调度员的经验到自动化、智能化转变的过程；近年来人工智能技术被引入负荷预测领域，与传统负荷预测方法相比，虽然提高了预测准确率，但由于负荷预测的复杂性，预测结果往往无法满足实际生产需要。

贝叶斯分类是一种基于统计方法的分类模型，对于解决复杂系统不确定因素引起的故障分类问题具有很大优势，被认为是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一，其中朴素贝叶斯分类器以简单的结构和良好的性能受到人们的关注。……