На основании только изменения данных энергопотребления системы с несколькими блоками трудно определить факторы, вызывающие значительные колебания энергопотребления. В данной статье предлагается эффективный метод оценки и диагностики энергопотребления системы с несколькими блоками: сочетание алгоритмов регрессии опорных векторов (SVR) и одноклассовой машины опорных векторов (OCSVM). Сначала путем извлечения признаков набора данных о энергопотреблении системы устраняются нестабильные данные, строится модель SVR на основе извлеченных признаков и энергопотребления системы для прогнозирования энергопотребления; затем разница и отношение между фактическими и прогнозируемыми значениями энергопотребления нормализуются и используются в качестве входных переменных для построения модели OCSVM для классификации образцов с целью определения причин аномального энергопотребления системы, что позволяет проводить оценку и диагностику энергопотребления системы с несколькими блоками. В статье построена модель оценки и диагностики на основе нормальных данных энергопотребления, и надежность модели проверена на аномальных данных энергопотребления. Результаты показывают, что модель оценки и диагностики на основе SVR-OCSVM обладает высокой точностью, достигающей более 70%.

Система с несколькими блоками; Оценка и диагностика энергопотребления; Регрессия опорных векторов; Одноклассовая машина опорных векторов