12、利用单类支持向量机模型检测可再生能源中的异常

利用单类支持向量机模型检测可再生能源中的异常

1. 引言

南非凭借丰富的自然资源，在全球绿色能源转型中处于领先地位。其多样的地形为风能、太阳能、水能等多种能源发电提供了大量机会。然而，可再生能源融入现有系统是一个复杂的过程，与传统能源稳定可控的输出不同，可再生能源的供应受气候、季节和周期性循环等因素影响，具有不可预测性。能源输出或消耗的意外变化（即异常）会威胁电网平衡，导致不稳定和停电。因此，有效的异常检测系统对于确保电网的稳定性和可靠性至关重要。

2. 研究目标

本文旨在创建一个定制框架，用于识别可再生能源基础设施中的异常，有效管理能源生产和使用模式中的异常情况，以确保可再生能源的成功整合。传统的异常检测技术可能不适用于可再生能源的动态特性，因此研究主要目标是建立一个全面的框架，利用单类支持向量机（One-Class SVM）模型和先进的数据分析，超越传统方法，解决可再生能源模式中的意外变化问题。

3. 单类支持向量机优势

单类支持向量机在高维特征空间中有效，受数据维度影响较小，且相比其他异常检测方法，对训练数据中的异常情况不太敏感。它可以使用核函数模拟非线性决策边界，专注于找到包含大多数数据点（正常示例）的特征区域，将其余数据点视为异常，从而识别数据中的复杂趋势，适应不同的异常情况。

4. 研究方法与材料

• 统计软件和数据预处理 ：使用pandas、numpy、scipy等库以及R或Python等统计软件进行数据预处理、探索和统计建模。R平台适合数据预处理和探索性数据分析，可处理缺失值、缩放或标准化特征等；Python广泛用于机器学习，