电力系统调度控制：数据预处理与随机森林健康度评估

在《数据来源以及样本数据预处理 - 材料模型手册 - ABAQUS》一文中，研究焦点在于智能电网调度控制系统（D5000系统）的数据处理和模型建立。该系统由某电力公司提供实际运行数据，数据集规模为1万条，其中70%被用于训练随机森林子模型，剩余30%用于模型验证。D5000系统的原始数据因其层级复杂和非结构化特性，包含大量服务器历史记录，数据处理面临挑战。 文章作者杨洁和贾庆轩针对D5000系统健康度评价指标权重的确定问题提出了创新方法。他们注意到传统方法可能存在主观性强、适应性不足的问题，因此结合了机器学习理论，特别是采用了随机森林算法和熵权法。这种方法旨在解决评价体系庞大、指标众多带来的复杂性，通过分层级、模块化的权重计算模型设计，将熵权值引入随机森林中的Gini指数计算，以增强模型的客观性和准确性。 作者通过实例，即使用电力公司的一个具体进程评价指标来演示他们的方法，展示了如何利用实测数据进行权重确定。实验结果对比了他们提出的随机森林与熵权法结合的方法与传统层次分析法和随机森林原始算法，结果显示，新方法在确定D5000系统健康度评价指标权重方面具有显著优势，为相关领域的研究提供了新的思考路径。 本文的关键领域包括电力系统及其自动化、D5000系统、随机森林算法、熵权法、健康度评价以及指标权重的计算。整个研究旨在提升智能电网调度控制系统的性能评估精度，对于实际电力系统管理和维护具有重要意义。