【摘 要】
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传统配电网故障停电指标关联因素分析方法存在停电预测耗时长和准确率低等问题.为此,研究基于大数据的配电网故障停电指标关联因素模型.基于大数据建立配电网停电故障风险指标,利用层次分析法计算配电网大数据风险指标总体权重.通过数据预处理生成随机森林分类器,将配电网停电故障风险指标作为分类器输入,以OOB残差均方法实现配电网故障停电指标关联因素重要性排序,分类器输出结果即为预测到的配电网停电故障.试验结果表明:模型的电网故障覆盖率较高,说明所提方法具有理想的准确性.
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司,江苏扬州 225009
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传统配电网故障停电指标关联因素分析方法存在停电预测耗时长和准确率低等问题.为此,研究基于大数据的配电网故障停电指标关联因素模型.基于大数据建立配电网停电故障风险指标,利用层次分析法计算配电网大数据风险指标总体权重.通过数据预处理生成随机森林分类器,将配电网停电故障风险指标作为分类器输入,以OOB残差均方法实现配电网故障停电指标关联因素重要性排序,分类器输出结果即为预测到的配电网停电故障.试验结果表明:模型的电网故障覆盖率较高,说明所提方法具有理想的准确性.
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