【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配电电缆参数的预测，尤其是指一种序列分解-子空间聚合的参数预测方法和系统。
技术介绍
1、配电电缆运行参数的预测
技术介绍
涉及确保电力系统安全、可靠运行的重要方面，特别是在10kv配电网这个关键环节。配电电缆作为电能传输的核心设备，其运行状态直接影响到用户的供电质量和系统的稳定性。随着电网规模的不断扩大和复杂化，对配电电缆的管理提出了更高要求，尤其是需要提前识别潜在故障并采取措施以避免可能的停电事故。而对于夏季或其他负荷高峰伴随着季节和趋势的特性，因此stl分解的优势具有显著效应，由于其灵活性、鲁棒性、对异常值的容忍性特别是在处理时间序列数据的季节性和趋势性上，stl展现出其独特而有效的处理能力，而对于配电电缆参数预测需要考虑高维特征而远超样本的情况，子空间方法通过随机抽取子集，减少维度，降低了计算负担且保留了关键信息。因此考虑到天气、负荷以及运行参数的相互影响，如何实现整体的最优决策以获得更好的预测结果水平是目前亟待解决的。
2、需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以...
【技术保护点】
1.一种序列分解-子空间聚合的参数预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种序列分解-子空间聚合的参数预测方法，其特征在于：所述统计特征包括参数统计特征、天气统计特征、用电负荷统计特征和年综合费用统计特征。
3.根据权利要求1所述的一种序列分解-子空间聚合的参数预测方法，其特征在于，对所述历史数据进行STL分解得到趋势序列、残差序列和季节性序列的步骤还包括：
4.根据权利要求1所述的一种序列分解-子空间聚合的参数预测方法，其特征在于，所述GL高斯模型为：
5.根据权利要求1所述的一种序列分解-子空...
【技术特征摘要】
1.一种序列分解-子空间聚合的参数预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种序列分解-子空间聚合的参数预测方法，其特征在于：所述统计特征包括参数统计特征、天气统计特征、用电负荷统计特征和年综合费用统计特征。
3.根据权利要求1所述的一种序列分解-子空间聚合的参数预测方法，其特征在于，对所述历史数据进行stl分解得到趋势序列、残差序列和季节性序列的步骤还包括：
4.根据权利要求1所述的一种序列分解-子空间聚合的参数预测方法，其特征在于，所述gl高斯模型为：
5.根据权利要求1所述的一种序列分解-子空间聚合的参数预测方法，其特征在于，根据所述统计特征和所述模型参数特征生成多个随机子空间的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的一种序列分解-子空间聚合的参数预测方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：马聪，闫明蔚，王兴振，胥明凯，马磊，胡炼，邵帅，葛少伟，汪培月，张金亮，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司济南供电公司，
类型：发明
国别省市：
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