CN115130776B - 基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法 - Google Patents

基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法 Download PDF

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CN115130776B CN202210821686.5A CN202210821686A CN115130776B CN 115130776 B CN115130776 B CN 115130776B CN 202210821686 A CN202210821686 A CN 202210821686A CN 115130776 B CN115130776 B CN 115130776B
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Abstract

本发明涉及一种基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法，包括间隔采样并记录负荷Lt，对负荷Lt按小时进行平均化处理得到平均负荷Lmt，根据采样时间获得特征Rt，其中t表示时间编号；令yt＝Lmt，xt＝Rt，获得训练样本(xt,yt)；输入训练样本(xt,yt)，若
Figure DDA0003744775990000011
则输出实时模型并停止校正，同时等待下一个训练样本输入，其中
Figure DDA0003744775990000012
表示当前风电场负荷预测模型得到的预测值，σ表示设定的校正模型所需的精度，若
Figure DDA0003744775990000013
则输入训练样本(xt,yt)，更新基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型。本发明通过剔除训练过程中的冗余信息以逼近原增广核矩阵确保解的稀疏性，同时提高预测和校正时模型的更新速度，更适合内存有限的风电场的在线风电场负荷估计和模型校正终端设备的部署。

Description

基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法
技术领域
本发明涉及风电场负荷预测技术领域，尤其是指一种基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法。
背景技术
风电作为新能源不可或缺的一项，越来越受到国家和社会的广泛关注，但其高波动性和偶尔中断的特性对电网的整合构成了极大的不确定性，因此准确实时预测风电场的负荷，得到合理准确的发电量预报显得非常重要。
目前基于物理模型和数据驱动模型是常见的两类风电场负荷预测方法。前者利用各种气象和地质信息作为输入，通过数学物理方程计算风速，但由于太阳辐射引起的空气流动，容易受海洋、地形的影响，带来的非线性时变特性造成物理模型拟合误差较大，而且套用经验值或者调整合适的模型参数相当耗时，没有充分考虑到环境布局、空间结构复杂等因素对风速测量的干扰，导致最后的负荷预测精度有限，不能在短期内完成预报任务，难以适应不同的风电场环境，因此并不适合短期负荷实时预测问题，而后者更贴合实际问题，目前，基于平稳时间序列的负荷预测算法主要代表有差分整合移动平均自回归模型、多层感知器、支持向量回归机、层次聚类算法和启发式搜索方法。
当历史数据的规模不断增加，传统机器学习方法将变得十分耗时，当前短期负荷预测算法结合深度学习模型来加快风电场负荷模型的训练时间并提高预报精度已经成为热门。得益于GPU硬件的发展，深度学习模型在训练时不会忽略每一个输入样本，但深度学习模型所依赖的硬件配套设施体积比较大，且算法模型难以轻量化到移动微处理器上完成部署，这使得数据采集，模型校正和负荷预报的成本变得十分昂贵，需要消耗大量人力物力财力。
发明内容
为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术存在的问题，提出一种基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法，其通过剔除训练过程中的冗余信息(增广核矩阵线性相关程度较低的列向量和对模型贡献较小的行向量)，以逼近原增广核矩阵确保解的稀疏性，同时提高预测和校正时模型的更新速度，更适合内存有限的风电场的在线风电场负荷估计和模型校正终端设备的部署，对风电场的调控和预警具有重要意义。
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法，包括以下步骤：
S1：间隔采样并记录负荷Lt，对负荷Lt按小时进行平均化处理得到平均负荷Lmt，并且根据采样时间获得特征Rt，其中t表示时间编号；
S2：令yt＝Lmt，xt＝Rt，获得训练样本(xt,yt)；
S3：输入训练样本(xt,yt)，若
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则输出实时基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型并停止校正，等待下一个训练样本输入，其中/>
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表示当前风电场负荷预测模型得到的预测值，σ表示设定的校正模型所需的精度，若/>
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则输入训练样本(xt,yt)，更新基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型，并跳转到S1。
在本发明的一个实施例中，在S3中，更新基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型的方法包括：
令新增训练样本集合为T，将训练样本集合T划分为B、P、E三个集合，B、P、E 分别表示增广核矩阵列约简集、增广核矩阵行约简集和增广核矩阵无关集，其中P划分为上界回归函数行约简集P1和下界回归函数行约简集P2。
在本发明的一个实施例中，在S3中，更新基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型的方法包括：
S3.1：读取训练样本(xt,yt)，令初始迭代值k＝0，更新样本矩阵
Figure SMS_4
风电场负荷列向量Yt＝[Yt-1；yt]和增广核矩阵/>
Figure SMS_5
其中T表示转置，Yt-1表示历史负荷构成的列向量，yt表示当前新增负荷值，/>
Figure SMS_6
Gt-1＝[et-1K(Mt-1,Mt-1)]，
Figure SMS_7
et-1表示t-1时刻相应维度的全为1列向量， K(xi,xj)＝exp(-||xi-xj||2/2τ2)表示选取的高斯径向基核函数，||||表示2范数，τ表示核参数；
S3.2：当t＝1时，设置超参数C1、C2、C3、C4，初始化模型参数ρ、r、q、σ、ν1和ν2，其中C1、C2是惩罚常数，C3、C4是正则化常数，ν1、ν2是不敏感常数，0＜q＜1是非对称参数，r＝1-q，ρ∈(0,1)是预设的线性无关常数，σ是半光滑牛顿法迭代终止精度，令行约简标志位flag1(t)＝0，flag2(t)＝0，令C1＝C1/2q，C2＝C2/2r，b1＝b2＝0，ω1＝ω2＝0，其中b1、b2为偏置，ω1、ω2为权重向量，0表示全零列向量，并跳转到S3.4；
S3.3：当t≠1时，若γ1≥ε1，则新增训练样本被添加到集合P1中，令行约简标志位flag1(t)＝1；否则新增训练样本被丢弃，flag1(t)＝0,同理，若γ2≥ε2，则新增训练样本被添加到集合P2中，令行约简标志位flag2(t)＝1，否则新增训练样本被丢弃，flag2(t)＝0，计算Δ并更新Φt，其中，γ1,γ2分别为两个目标函数的行向量的信息贡献参数，ε1，ε2为上下界目标函数更新后的管道宽度，Δ为当前样本与历史增广核矩阵的列线性无关参数，Φt为中间判别逆矩阵，转到S3.4；
S3.4：计算并更新
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和/>
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其中，上标k表示第k轮迭代的基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型信息，/>
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分别表示t时刻半光滑牛顿法第k次迭代模型上界和下界目标函数的对角矩阵，/>
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分别表示t时刻半光滑牛顿法第k次模型上界和下界目标函数牛顿迭代法海塞矩阵的逆；
S3.5：计算牛顿迭代法中上界目标函数的一次梯度
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则跳转到S3.6，并令k＝0，输出基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型信息/>
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则计算梯度下降方向/>
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k＝k+1，得到更新后的增广权重向量/>
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S3.6：计算牛顿迭代法中下界目标函数的一次梯度
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则跳转到S3.7，并令k＝0，输出基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型模型信息/>
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S3.7：若有新增训练样本到来，则返回到S1继续执行；若无新增训练样本到来，则完成此次更新并输出基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型信息u1(t)，u2(t)和ε1(t)，ε2(t)。
在本发明的一个实施例中，在S3.3中，γ1和γ2的表达式如下：
γ1＝gtu1(t)-yt (1)
γ2＝gtu2(t)-yt (2)
其中，u1(t)和u2(t)为t时刻牛顿迭代法更新的增广权重向量，gt表示t时刻增广核矩阵 Gt的新增行。
在本发明的一个实施例中，在S3.3中，计算Δ并更新Φt的方法包括：
假设之前t-1个采集的样本中按照列约简算法已经筛选出线性无关程度较大的样本，并保存样本到列约简集B中，采用式(3)判断新增训练样本(xt,yt)是否归属到B中：
Figure SMS_34
其中，
Figure SMS_35
Nt表示增广核矩阵的前t-1列构成的列向量，nt表示增广核矩阵的最后一列，MB表示列约简集所构成的样本矩阵，式(3)的最优解形式如式(4)所示：
Figure SMS_36
Figure SMS_37
Φt-1＝(Kt-1Kt-1)-1(6)
Figure SMS_38
将式(4)代入到式(3)中，由式(8)计算Δ
Figure SMS_39
若Δ＜ρ，令
Figure SMS_40
此时，若flag1(t-1)＝1，则由式(9)更新Φt，否则无需更新Φt；/>
Figure SMS_41
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的定义与式(5)中相同；
若Δ≥ρ，令
Figure SMS_43
B＝B∪(xt,yt)，此时，若flag1(t-1)＝1，则由式(10)更新Φt，否则由式(11)更新Φt；
Figure SMS_44
其中，Kt＝[Nt nt]，
Figure SMS_45
Z＝V-1v，a＝q-vTZ；
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其中，κt＝[Kt-1 K(Mt-1,xt)]，
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r＝K(Mt-1,xt)TK(Mt-1,xt)，/>
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a＝r-wTZ。
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得计算公式如下：
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其中，
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表示/>
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的第t个对角元素初始迭代值，上标0表示初始迭代值，
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It表示t时刻相应维度的单位矩阵。
在本发明的一个实施例中，在S3.4中，
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在本发明的一个实施例中，在S3.5中，计算
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其中，et表示相应维度的全1列向量。
此外，本发明还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述所述方法的步骤。
并且，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述所述方法的步骤。
本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：
本发明通过剔除训练过程中的冗余信息(增广核矩阵线性相关程度较低的列向量和对模型贡献较小的行向量)，以逼近原增广核矩阵确保解的稀疏性，同时提高预测和校正时模型的更新速度，更适合内存有限的风电场的在线风电场负荷估计和模型校正终端设备的部署，对风电场的调控和预警具有重要意义。
附图说明
为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面根据本发明的具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明。
图1是基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法流程图。
图2是基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型结果折线图。
图3是基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型负荷输出残差图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
参照附图1，一种基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法，包括以下步骤：
S1：以采样间隔10min记录负荷Lt，对负荷Lt按小时进行平均化处理得到平均负荷Lmt，并且根据采样时间获得特征Rt，其中t表示时间编号；
S2：令yt＝Lmt，xt＝Rt，获得训练样本(xt,yt)；
S3：输入训练样本(xt,yt)，若
Figure SMS_105
则输出实时基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型并停止校正，同时等待下一个训练样本输入，其中
Figure SMS_106
表示当前风电场负荷预测模型得到的预测值，σ表示设定的校正模型所需的精度，若/>
Figure SMS_107
则输入训练样本(xt,yt)，更新基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型，并跳转到S1。
在本发明实施例公开的一种基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法中，本发明通过剔除训练过程中的冗余信息(增广核矩阵线性相关程度较低的列向量和对模型贡献较小的行向量)，以逼近原增广核矩阵确保解的稀疏性，同时提高预测和校正时模型的更新速度，更适合内存有限的风电场的在线风电场负荷估计和模型校正终端设备的部署，对风电场的调控和预警具有重要意义。
在本发明实施例公开的一种基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法中，所述步骤S3中，更新基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型的具体过程为：
令训练样本集合为T，T被分为B、P、E三个集合，分别为增广核矩阵的列约简集、行约简集和无关集；其中P又分为上界和下界回归函数行约简集P1，P2；
S3.1：读取训练样本(xt,yt)，令初始迭代值k＝0，上标k表示第k轮迭代的基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型信息，更新样本矩阵
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样本标签列向量Yt＝[Yt-1；yt]和增广核矩阵/>
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Gt-1＝[et-1K(Mt-1,Mt-1)]，/>
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t个历史样本构成的核矩阵表示为
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其中， K(xi,xj)＝exp(-||xi-xj||2/2τ2)表示选取的高斯径向基核函数，||||表示2范数，τ表示核参数；
S3.2：当t＝1时，设置超参数C1、C2、C3、C4，初始化模型参数ρ、r、q、σ、ν1和ν2，其中C1、C2是惩罚常数，C3、C4是正则化常数，ν1、ν2是不敏感常数，0＜q＜1是非对称参数，r＝1-q，ρ∈(0,1)是预设的线性无关常数，σ是半光滑牛顿法迭代终止精度，令行约简标志位flag1(t)＝0，flag2(t)＝0，令C1＝C1/2q，C2＝C2/2r，b1＝b2＝0，ω1＝ω2＝0，，其中b1、b2为偏置，ω1、ω2为权重，0表示全零列向量，并跳转到S3.4；
S3.3：当t≠1时，若γ1≥ε1，则新增训练样本的索引被添加到集合P1中，令行约简标志位flag1(t)＝1；否则新增训练样本被丢弃，flag1(t)＝0,同理，若γ2≥ε2，则新增训练样本的索引被添加到集合P2中，令行约简标志位flag2(t)＝1，否则新增训练样本被丢弃，flag2(t)＝0，计算列线性无关参数Δ并更新中间判别逆矩阵Φt，跳转到S3.4；
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和(O2(t))-1；
S3.7：若有新增训练样本到来，则返回到S1继续执行；若无新增训练样本到来，则完成此次更新并输出基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型信息u1(t)，u2(t)和ε1(t)，ε2(t)。
具体地，在本发明实施例公开的一种基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法中，在S3.3中，γ1和γ2的表达式如下：
γ1＝gtu1(t)-yt (1)
γ2＝gtu2(t)-yt (2)
其中，u1(t)和u2(t)为t时刻牛顿迭代法更新的增广权重向量，gt表示t时刻增广核矩阵 Gt的新增行。
具体地，在本发明实施例公开的一种基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法中，在S3.3中，计算Δ并更新Φt的方法包括：
假设之前t-1个采集的样本中按照列约简算法已经筛选出线性无关程度较大的样本，并保存样本到列约简集B中，采用式(3)判断新增训练样本(xt,yt)是否归属到B中：
Figure SMS_138
其中，
Figure SMS_139
Nt表示增广核矩阵的前t-1列构成的列向量，nt表示增广核矩阵的最后一列，MB表示列约简集所构成的样本矩阵，式(3)的最优解形式如式(4)所示：
Figure SMS_140
Figure SMS_141
Φt-1＝(Kt-1Kt-1)-1 (6)
Figure SMS_142
将式(4)代入到式(3)中，由式(8)计算Δ
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/>
若Δ＜ρ，令
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此时，若flag1(t-1)＝1，则由式(9)更新Φt，否则无需更新Φt；
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若Δ≥ρ，令
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B＝B∪(xt,yt)，此时，若flag1(t-1)＝1，则由式(10)更新Φt，否则由式(11)更新Φt；
Figure SMS_149
其中，Kt＝[Nt nt]，
Figure SMS_150
Z＝V-1v，a＝q-vTZ；
Figure SMS_151
其中，κt＝[Kt-1 K(Mt-1,xt)]，
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具体地，在本发明实施例公开的一种基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法中，在S3.4中，
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Figure SMS_163
Figure SMS_164
其中，
Figure SMS_165
表示/>
Figure SMS_166
的第t个对角元素初始迭代值，上标0表示初始迭代值，
Figure SMS_167
It表示t时刻相应维度的单位矩阵。
具体地，在本发明实施例公开的一种基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法中，在S3.4中，
Figure SMS_168
和/>
Figure SMS_169
的初始化值/>
Figure SMS_170
和/>
Figure SMS_171
的计算公式如下：/>
Figure SMS_172
Figure SMS_173
Figure SMS_174
Figure SMS_175
Figure SMS_176
Figure SMS_177
Figure SMS_178
其中，
Figure SMS_179
表示/>
Figure SMS_180
的第t个对角元素初始迭代值，上标0表示初始迭代值，
Figure SMS_181
It表示t时刻相应维度的单位矩阵。
具体地，在本发明实施例公开的一种基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法中，在S3.4中，更新
Figure SMS_182
和/>
Figure SMS_183
的方法包括：
若k≠0，则更新
Figure SMS_184
其中若/>
Figure SMS_185
则由式(26)更新/>
Figure SMS_186
否则由式(27)更新/>
Figure SMS_187
结合式(13)更新/>
Figure SMS_188
Figure SMS_189
Figure SMS_190
若k≠0，则更新
Figure SMS_191
其中若/>
Figure SMS_192
则由式(28)更新/>
Figure SMS_193
否则由式(29)更新/>
Figure SMS_194
结合式(20)更新/>
Figure SMS_195
Figure SMS_196
Figure SMS_197
具体地，在本发明实施例公开的一种基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法中，在S3.5中，计算
Figure SMS_198
的公式如下：/>
Figure SMS_199
其中，
Figure SMS_200
表示t时刻第k次迭代的上界目标函数，/>
Figure SMS_201
Figure SMS_202
Figure SMS_203
et表示相应维度的全1列向量。
具体地，在本发明实施例公开的一种基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法中，在S3.5中，计算
Figure SMS_204
的公式如下：
Figure SMS_205
其中，
Figure SMS_206
表示t时刻第k次迭代的下界目标函数，/>
Figure SMS_207
Figure SMS_208
Figure SMS_209
其中，et表示相应维度的全1列向量。
本发明提出的基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷方法结合一个具体的某风电场2020年记录的负荷数据集例子来说明本发明的有效性。该数据集记录了2020年一月份到六月份4272个负荷数据，分别以小时为单位记录负荷，以及与负荷相关的15个相关属性，包括温度、湿度、降水、风速等属性，并选取其中前4248个数据为训练样本，最后一天一共24个数据为测试样本。具体实施方式如下：
初始化各个参数，设置C1＝C3＝2-6，C2＝C4＝2-4，ν1＝ν2＝0.3，ρ＝0.01，p＝0.1，τ＝2-2，通过在线更新的方式，校正风电场负荷预测模型，然后保存校正后的模型参数，直接代入测试数据就可以得到未来短时间的预测值。
从附图2和附图3可以看出，基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型预测出的负荷值，有较好的预测精度。
相应于上述方法的实施例，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括：
存储器，其用于存储计算机程序；
处理器，其用于执行计算机程序时实现上述基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法的步骤。
在本发明实施例中，处理器可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、特定应用集成电路、数字信号处理器、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件等。
处理器可以调用存储器中存储的程序，具体的，处理器可以执行基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法的实施例中的操作。
存储器中用于存放一个或者一个以上程序，程序可以包括程序代码，程序代码包括计算机操作指令。
此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件或其他易失性固态存储器件。
相应于上面的方法实施例，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (5)

1.一种基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：间隔采样并记录负荷Lt，对负荷Lt按小时进行平均化处理得到平均负荷Lmt，并根据采样时间获得特征Rt，其中t表示时间编号；
S2：令yt＝Lmt，xt＝Rt，获得训练样本(xt,yt)；
S3：输入训练样本(xt,yt)，若
Figure FDA0004153144060000011
则输出实时基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型并停止校正，等待下一个训练样本输入，其中
Figure FDA0004153144060000012
表示当前风电场负荷预测模型得到的预测值，σ表示设定的校正模型所需的精度，若/>
Figure FDA0004153144060000013
则输入训练样本(xt,yt)，更新基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型；
在S3中，更新基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型的方法包括：
S3.1：令新增训练样本集合为T，将训练样本集合T划分为B、P、E三个集合，B、P、E分别表示增广核矩阵列约简集、增广核矩阵行约简集和增广核矩阵无关集，其中P划分为上界回归函数行约简集P1和下界回归函数行约简集P2，读取训练样本(xt,yt)，令初始迭代值k＝0，更新样本矩阵Mt、风电场负荷列向量Yt和增广核矩阵Gt；
S3.2：当t＝1时，设置超参数C1、C2、C3、C4，初始化模型参数ρ、r、q、σ、ν1和ν2，其中C1、C2是惩罚常数，C3、C4是正则化常数，ν1、ν2是不敏感常数，0＜q＜1是非对称参数，r＝1-q，ρ∈(0,1)是预设的线性无关常数，σ是半光滑牛顿法迭代终止精度，令行约简标志位flag1(t)＝0，flag2(t)＝0，令C1＝C1/2q，C2＝C2/2r，b1＝b2＝0，ω1＝ω2＝0，其中b1、b2为偏置，ω1、ω2为权重向量，0表示全零列向量，并跳转到S3.4；
S3.3：当t≠1时，若γ1≥ε1，则新增训练样本被添加到集合P1中，令行约简标志位flag1(t)＝1；否则新增训练样本被丢弃，flag1(t)＝0,同理，若γ2≥ε2，则新增训练样本被添加到集合P2中，令行约简标志位flag2(t)＝1，否则新增训练样本被丢弃，flag2(t)＝0，计算Δ并更新Φt，其中，γ1,γ2分别为两个目标函数的行向量的信息贡献参数，ε1，ε2为上下界目标函数更新后的管道宽度，Δ为当前样本与历史增广核矩阵的列线性无关参数，Φt为中间判别逆矩阵，转到S3.4，γ1和γ2的表达式如下：
γ1＝gtu1(t)-yt (1)
γ2＝gtu2(t)-yt (2)
其中，u1(t)和u2(t)为t时刻牛顿迭代法更新的增广权重向量，gt表示t时刻增广核矩阵Gt的新增行；
S3.4：计算并更新
Figure FDA0004153144060000014
和/>
Figure FDA0004153144060000015
其中，上标k表示第k轮迭代的基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型信息，/>
Figure FDA0004153144060000016
分别表示t时刻半光滑牛顿法第k次迭代模型上界和下界目标函数的对角矩阵，/>
Figure FDA0004153144060000017
分别表示t时刻半光滑牛顿法第k次模型上界和下界目标函数牛顿迭代法海塞矩阵的逆；
S3.5：计算牛顿迭代法中上界目标函数的一次梯度
Figure FDA0004153144060000018
若/>
Figure FDA0004153144060000019
则跳转到S3.6，并令k＝0，输出基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型信息/>
Figure FDA00041531440600000110
/>
Figure FDA0004153144060000021
若/>
Figure FDA0004153144060000022
则计算梯度下降方向
Figure FDA0004153144060000023
并计算/>
Figure FDA0004153144060000024
得到更新后的增广权重向量/>
Figure FDA0004153144060000025
和管道宽度/>
Figure FDA0004153144060000026
跳转到S3.4更新/>
Figure FDA0004153144060000027
和/>
Figure FDA0004153144060000028
计算/>
Figure FDA0004153144060000029
和/>
Figure FDA00041531440600000210
的公式如下：
Figure FDA00041531440600000211
Figure FDA00041531440600000212
其中，
Figure FDA00041531440600000213
和/>
Figure FDA00041531440600000214
分别表示t时刻第k次迭代的上界目标函数和下界目标函数，
Figure FDA00041531440600000215
Figure FDA00041531440600000216
Figure FDA00041531440600000217
Figure FDA00041531440600000218
et表示相应维度的全1列向量；
S3.6：计算牛顿迭代法中下界目标函数的一次梯度
Figure FDA00041531440600000219
若/>
Figure FDA00041531440600000220
则跳转到S3.7，并令k＝0，输出基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型模型信息/>
Figure FDA00041531440600000221
Figure FDA00041531440600000222
若/>
Figure FDA00041531440600000223
则计算梯度下降方向
Figure FDA00041531440600000224
并计算/>
Figure FDA00041531440600000225
得到更新后的增广权重向量/>
Figure FDA00041531440600000226
和管道宽度/>
Figure FDA00041531440600000227
跳转到S3.4更新/>
Figure FDA00041531440600000228
和/>
Figure FDA00041531440600000229
S3.7：若有新增训练样本到来，则返回到S1继续执行；若无新增训练样本到来，则完成此次更新并输出基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测模型信息u1(t)，u2(t)和ε1(t)，ε2(t)；
在S3.3中，计算Δ并更新Φt的方法包括：
采用式(3)判断新增训练样本(xt,yt)是否归属到B中：
Figure FDA00041531440600000230
其中，
Figure FDA00041531440600000231
Nt表示增广核矩阵的前t-1列构成的列向量，nt表示增广核矩阵的最后一列，MB表示列约简集所构成的样本矩阵，式(3)的最优解形式如式(4)所示：
Figure FDA00041531440600000232
Figure FDA00041531440600000233
Φt-1＝(Kt-1Kt-1)-1 (6)
Figure FDA0004153144060000031
将式(4)代入到式(3)中，由式(8)计算Δ
Figure FDA0004153144060000032
若Δ＜ρ，令
Figure FDA0004153144060000033
此时，若flag1(t-1)＝1，则由式(9)更新Φt，否则无需更新Φt；
Figure FDA0004153144060000034
若Δ≥ρ，令
Figure FDA0004153144060000035
B＝B∪(xt,yt)，此时，若flag1(t-1)＝1，则由式(10)更新Φt，否则由式(11)更新Φt；
Figure FDA0004153144060000036
其中，Kt＝[Nt nt]，
Figure FDA0004153144060000037
Z＝V-1v，a＝q-vTZ；
Figure FDA0004153144060000038
其中，κt＝[Kt-1 K(Mt-1,xt)]，
Figure FDA0004153144060000039
r＝K(Mt-1,xt)TK(Mt-1,xt)，/>
Figure FDA00041531440600000310
a＝r-wTZ；
在S3.4中，更新
Figure FDA00041531440600000311
和/>
Figure FDA00041531440600000312
的方法包括：
若k≠0，则更新
Figure FDA00041531440600000313
其中若/>
Figure FDA00041531440600000314
则由式(26)更新/>
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否则由式(27)更新/>
Figure FDA00041531440600000316
结合式(13)更新/>
Figure FDA00041531440600000333
Figure FDA00041531440600000317
Figure FDA00041531440600000318
若k≠0，则更新
Figure FDA00041531440600000319
其中若/>
Figure FDA00041531440600000320
则由式(28)更新/>
Figure FDA00041531440600000321
否则由式(29)更新/>
Figure FDA00041531440600000322
结合式(20)更新/>
Figure FDA00041531440600000323
Figure FDA00041531440600000324
/>
Figure FDA00041531440600000325
2.根据权利要求1所述的基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法，其特征在于，在S3.4中，
Figure FDA00041531440600000326
和/>
Figure FDA00041531440600000327
的初始化值/>
Figure FDA00041531440600000328
和/>
Figure FDA00041531440600000329
的计算公式如下：
Figure FDA00041531440600000330
Figure FDA00041531440600000331
Figure FDA00041531440600000332
Figure FDA0004153144060000041
Figure FDA0004153144060000042
Figure FDA0004153144060000043
Figure FDA0004153144060000044
其中，
Figure FDA0004153144060000045
表示/>
Figure FDA0004153144060000046
的第t个对角元素初始迭代值，/>
Figure FDA0004153144060000047
Figure FDA0004153144060000048
It表示t时刻相应维度的单位矩阵。
3.根据权利要求2所述的基于拉氏非对称ν型TSVR的风电场负荷预测方法，其特征在于，在S3.4中，
Figure FDA0004153144060000049
和/>
Figure FDA00041531440600000410
的初始化值/>
Figure FDA00041531440600000411
和/>
Figure FDA00041531440600000412
的计算公式如下：
Figure FDA00041531440600000413
Figure FDA00041531440600000414
Figure FDA00041531440600000415
Figure FDA00041531440600000416
Figure FDA00041531440600000417
Figure FDA00041531440600000418
Figure FDA00041531440600000419
/>
其中，
Figure FDA00041531440600000420
表示/>
Figure FDA00041531440600000421
的第t个对角元素初始迭代值，/>
Figure FDA00041531440600000422
Figure FDA00041531440600000423
It表示t时刻相应维度的单位矩阵。
4.一种计算机装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至3任一项所述方法的步骤。
5.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至3任一项所述方法的步骤。
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