10.3969/j.issn.1000-386x.2022.06.013
基于多维特征和GBDT模型的输电线路线损率预测
传统输电线损率计算方法在数据特征方面的研究较少,模型预测能力有限.对此提出一种基于多维特征和梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)模型的输电线路线损率预测方法.该方法由多维信息特征工程和拟合建模两部分组成,其中多维信息特征工程对线损率信息、时序数据及线路本体信息进行特征构建,形成多维特征.在拟合建模中,将三类特征进行拼接作为输入,通过GBDT模型拟合,构建输电线路线损率预测模型.对某省500 kV输电线路实际数据进行测试,结果表明该模型的线损率平均误差为0.703％,相比于支持向量机模型,均方根误差下降84.5％;相较于无多维特征的GBDT模型,误差减少下降15.1％,验证了该方法的有效性.
特征工程、GBDT、线损率计算、数据拟合
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TP3(计算技术、计算机技术)
国家电网公司总部科技项目JL17-18-002
2022-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
82-86,126
