基于停电事件分析的区域性话务峰涌预测

摘要

研究基于停电事件分析的区域性话务峰涌预测方法，避免停电事件造成的区域性话务峰涌，影响电力用户的体验感。选取Hurst指数作为分析电网停电事件时间序列相关性的分析指标，确定与停电事件高度相关的因素。将停电事件相关因素作为XG boost算法的输入，利用XG boost算法输出停电区域预测结果。采集所预测停电区域的用户数量、话务接通率等数据，作为最小二乘支持向量机的输入样本，利用最小二乘支持向量机输出停电区域话务量预测结果，设置停电区域话务峰涌期阈值，话务量预测结果高于该阈值时，预测该阶段为区域性话务峰涌期。实验结果表明，该方法可以依据停电事件分析结果，精准预测停电区域的话务峰涌期，为电力企业话务调度与话务决策提供依据。

关键词

停电事件分析 / 区域性 / 话务峰涌预测 / Hurst指数 / XG boost算法 / 支持向量机