基于随机森林算法的配电网停电研判方案设计

摘要：

当前配电网停电研判通常仅对电网中的单一节点故障时的故障数据进行提取,缺乏对整体配电网数据的实时监测,研判方案数据查全率及准确度较低.为此提出基于随机森林算法的配电网停电研判方案.使用随机森林算法处理配电网所有数据,设计随机森林电网样本训练方法;建立配电网分层模型,代入经过随机森林处理的数据,得出影响停电的相应数据.采用PMS2.0对获得的数据进行处理,监测停电起始时间和终止时间,实现对配电网数据的研判.为了验证设计的研判方案的性能,使用某地的配电网络数据作为研判基础,设计对比实验.结果证明设计的研判方案在数据的查全率和查准率较高,性能更优.

关键词：配电网、故障数据、研判方案、随机森林、样本训练

所属期刊栏目：38

分类号：TM933

在线出版日期：2023-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：76-79