小样本条件下基于VMD-SVM的电网技改项目科技投资预测

摘要：

随着我国电力改革体制不断推进,以输配电服务为主的盈利模式要求电网企业对经营成本作出更精确的控制.电网技改工作对电网企业的运营成本具有较大影响,但由于相关历史数据少,采用常规预测模型难以对电网企业技改项目的年度科技投资进行科学和客观的预测.为此,针对电网技改项目科技投资年度预测属于小样本预测的特点,选取支持向量机(SVM)模型作为预测模型,并且在预测开始之前进行变分模态分解(VMD),通过将技改科技投资数据分解为特征各异的子序列,将每一个子序列数据通过不同的SVM模型进行预测,得到各子序列的预测结果后对子序列的预测结果进行叠加,从而得到最终预测结果.最后通过某区域电网的实际数据验证,得到基于VMD-SVM的电网技改项目科技投资预测方法的预测精度为1.51％,而单采用同参数SVM模型的预测精度为2.02％,证实基于VMD-SVM的电网技改项目科技投资预测方法的有效性.

关键词：电网技改项目、投资预测、变分模态分解(VMD)、支持向量机(SVM)

所属期刊栏目：40

分类号：TM-9;F224;G301

资助基金：国家自然科学基金项目“能源互联网电力与信息深度融合的风险元传递理论模型与应用研究”71671065

在线出版日期：2020-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：231-235