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线损管理是电力公司的重点管理内容之一,低压电网普遍采用分台区的管理手段。供电侧数据缺失和营销抄表日期冲突导致的线损率缺失是电力公司线损系统中台区线损数据存在的主要问题。为此,提出了一种涉及多源数据的基于随机森林算法的台区合理线损率估计方法。从线损系统、生产管理系统和营销系统中提取台区、变压器和用户相关数据,建立台区特征数据库;对台区进行聚类分析,并在此基础上建立决策树分类模型和随机森林估计模型;利用上述模型估计台区线损率。以上海电力公司实际数据为例,计算结果验证了所提方法的可行性;并将所得结果与线性回归模型和回归树模型的估计结果进行比较,表明所提方法性能优越。
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电 力 自 动 化 设 备
第
卷第
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:
中图分类号
:
文献标识码
:
:
基于随机森林算法的台区合理线 损 率 估 计 方 法
37
电 力 自 动 化 设 备
,
;
,
,
。
1
1.1
、
,
,
,
。
,
。
[
17
]
,
。
K
、
,
,
。
,
。
,
,
(
)
(
),
。
,
、
、
、
,
,
(
1
)
。
d
ij
=
k= 1
p
x
ik
- x
jk
max
(
x
k
)
- min
(
x
k
)
(
1
)
,
d
ij
i
j
;
p
;
k
k
;
x
ik
i
k
;
x
k
k
。
。
,
0
1
,
(
2
)
。
d
ij
=
m
2
m
1
+ m
2
(
2
)
,
m
1
2
1
;
m
2
2
。
,
2
,
,
。
、
、
、
、
、
。
,
。
:
D
AB
=
max
i
G
SA
,
j
G
SB
(
d
ij
) (
3
)
,
D
AB
A
B
;
G
SA
A
;
G
SB
B
。
1.2
,
DBI
(
Davies鄄Bouldin Index
)
[
18
]
。
DBI
,
。
DBI
,
。
DBI
:
DBI =
1
K
k= 1
K
R
k
(
4
)
,
K
;
R
k
,
(
5
)
。
R
k
= max
(
R
AB
)
= max
G
A
+ G
B
M
AB
(
5
)
G
A
=
1
T
A
m= 1
T
A
x
m
- μ
A
2
1 / 2
(
6
)
M
AB
=μ
A
- μ
B
2
(
7
)
,
G
A
、
G
B
A
、
B
;
T
A
A
;
x
m
m
;
μ
A
、
μ
B
A
、
B
;
M
AB
2
。
1.3
,
[
19
]
。
,
,
预测
。
采自助采
,
克服
过拟
,
幅提高
;
且
够高
,
适
;
,
适应
。
骤
:
a.
设训练预测
X =
{
x
1
,
x
2
,…,
x
n
},
响
应
Y =
{
y
1
,
y
2
,…,
y
n
};
b.
b = 1
,
2
,…,
B
s
骤
c
、
d
;
c.
通过自助抽从
X
、
Y
子
X
b
、
Y
b
训练
;
d.
X
b
、
Y
b
训练
r
fb
。
训练结束
,
新
x
,
通过预测出该预测
p
赞
:
p
赞
=
1
B
s
b= 1
B
s
r
fb
(
x
) (
8
)
影响主素单棵
预测强关
。
单棵预测强
,
预测
;
关
,
预测
。
2
素通过每棵预
2
参控制
。
训练
,
采
CART
(
Classi鄄
fication And Regression Tree
)
。
递割
,
当训练
2
子训练
,
使得每非叶子节点都
2
支
。
非叶子节点代
,
叶子节点就出预
测
。
CART
骤
。
a.
根条件
,
根该把
节点划
2
支
。
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