用电量预测专栏
Electricity Load Forecasting
12
今天，我们继续把讨论的重心放在预测模型上。和以往一样，我们会尝试用比较浅显易懂的文字来解释，让没有专业背景读者也能略知一二。
支持向量回归
支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）是一种基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的回归分析方法，因其在处理复杂非线性关系时的高效性和准确性，被广泛应用于电力负荷预测。
原理
Principle
想象一下，你有一堆苹果和桔子，它们混在一起，你要把它们分开。每只水果的重量就是你的特征，而苹果和桔子就是两个不同的类别。你想找一条线，把苹果和桔子分开，而且希望这条线离所有的水果都尽可能地远，这样即使有新的水果加进来，它们也很可能会在正确的一边。
在支持向量机（SVM）中，这条线就是我们的分类边界。SVM会找到这样一个边界，使得一边的所有苹果和另一边的所有桔子之间的距离（也就是“间隔”）最大化。那些正好在边界线上的水果，我们称之为“支持向量”，因为它们是决定这条线位置的关键。
现在，如果我们不是在分类水果，而是在预测水果的重量，这就是支持向量回归（SVR）要做的事情。我们不是找一条线把数据分开，而是找一条曲线来尽可能接近所有的点。这条曲线就是我们的预测模型。
在SVR中，我们也会画两条线，但是这次它们不是分开两类的边界，而是我们的预测曲线上下的“间隔带”。我们希望大多数水果的重量都能落在这两条线之间。如果有些水果的重量落在这两条线外面，我们就会调整曲线，但是我们会尽量让曲线平滑，不要因为少数几个水果就做太大的调整。
这个过程中，那些正好在间隔带边上的水果重量，就像分类中的支持向量一样，对决定曲线的位置非常重要。我们通过数学方法找到这样的曲线，使得间隔带最宽，同时让曲线尽可能平滑。
案例
Principle
要准确预测明日、下周或下个月的电力消耗，我们必须将众多因素纳入考量，例如天气状况、是否为公共假期，以及历史数据显示的人们在这些特定时段的用电模式。
类似于我们之前提到的苹果和橘子的例子，只不过我们现在将关注的维度从水果种类转变为时间特征和天气条件。
一旦我们确定了明天是某月的星期几、属于哪个季节、以及预期的温度、湿度、风速和降水量，模型会参考过去在相似日期和气候条件下的电力消耗数据，来预测未来的用电量。
用途
Application
在电力负荷预测中，SVR可以预测不同条件下的电力消耗。此外，SVR还可以与其他模型结合，如长短期记忆网络（LSTM）或经验模态分解（EMD），形成组合模型，以进一步提高预测的准确性。
讨论
Discussion
用电量预测通常包含非线性特征，因此在电力负荷与气象条件等因素之间的关系建模中，SVR表现出色。同时，SVR对异常值和噪声具有较好的鲁棒性，这对于实际电力系统中常见的数据扰动和不完整性非常重要。
然而，SVR在处理大规模数据集时可能会遇到计算效率问题。由于SVR的训练过程涉及到求解一个二次规划问题，这在数据量很大时可能会变得非常耗时和计算密集，尤其是在特征维度很高的情况下。在模型训练前，SVR需要适当的数据预处理，包括特征缩放和选择，以提高模型性能。不恰当的预处理可能会导致模型性能不佳。
参考文献
Reference
Pannakkong, W., Harncharnchai, T., & Buddhakulsomsiri, J. (2022). Forecasting Daily Electricity Consumption in Thailand Using Regression, Artificial Neural Network, Support Vector Machine, and Hybrid Models. Energies, 15(9), 3105.
专栏介绍
点击查看往期优秀专栏文章：
👇点击下方阅读原文，即刻工商业资源变现
