基于随机森林算法的配网抢修故障量预测方法

被引：14

作者：

程淼海 ^{[1
]}

楼俏 ^{[1
]}

王琼 ^{[1
]}

王国军 ^{[1
]}

胡殿刚 ^{[2
]}

李韶瑜 ^{[2
]}

机构：

[1] 国网甘肃省电力公司兰州供电公司

[2] 国网甘肃省电力公司

来源：

计算机系统应用 | 2016年 / 25卷 / 09期

关键词：

配网抢修; 电力系统; 精益化管理; 故障量预测; 随机森林算法;

D O I：

10.15888/j.cnki.csa.005357

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TM73 [电力系统的调度、管理、通信]; TM07 [电工保养、维修];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化]; 120103 [信息系统与信息管理]; 140502 [人工智能];

摘要：

配网抢修是电力系统运行环节中十分重要的一环,精益化的配网抢修管理不仅能提高电力系统的供电服务质量,也能减少电力公司的经济损失.本文提出一种新的配网抢修故障数量预测的方法.首先,基于历史数据,以气温、风力、前一天的故障量、最大最小负荷等作为因变量,对数据做了特征映射等预处理.然后,应用随机森林算法建立配网抢修故障量预测模型,并预测不同区域、不同电网故障及非电网故障、不同电压维度下未来一天故障量.在真实电力数据上进行了对比验证,实验结果表明提出的方法具有较好的预测效率和准确性.

引用

页码：137 / 143

页数：7

共 16 条

[1]

缺失数据的填充方法研究及实证分析 [D].