基于多维特征和GBDT模型的输电线路线损率预测

余佶成; 周峰; 王江储; 谢从珍; 岳长喜; 朱凯; 杨建华

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基于多维特征和GBDT模型的输电线路线损率预测

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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。

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来源
《计算机应用与软件》 |2022年第6期|82-86|共6页
作者
余佶成; 周峰; 王江储; 谢从珍; 岳长喜; 朱凯; 杨建华;
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作者单位

中国电力科学研究院有限公司;

华南理工大学电力学院;

国家电网公司华中分部;

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正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
特征工程; GBDT; 线损率计算; 数据拟合;

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