随机森林算法在台区线损率估计中的应用

"该文提出了一种基于随机森林算法的台区合理线损率估计方法，以解决供电侧数据缺失和营销抄表日期冲突导致的线损率缺失问题。通过集成来自线损系统、生产管理系统和营销系统的多源数据，建立台区特征数据库，运用层次聚类和随机森林算法来构建模型，对台区线损率进行估计。方法在实际数据上的应用验证了其可行性，并与线性回归和回归树模型比较，显示了优越的性能。" 本文主要探讨了电力系统中的线损管理，特别是针对低压电网台区的线损率估算问题。线损率是衡量电力系统经济运行的重要指标，而在中国，线损管理遵循“四分”原则，即分压、分区、分线、分台区。由于数据缺失和抄表日期冲突，台区线损率的准确计算面临挑战。随着智能电网的发展，大量历史数据为解决这个问题提供了可能。 文中提出的方法首先从不同系统中提取台区、变压器和用户相关数据，构建台区特征数据库。然后，通过对台区进行层次聚类，形成数据集的层次结构，为后续的模型建立奠定基础。接下来，利用决策树分类模型和随机森林算法进行建模，随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成，可以处理非线性关系和高维度数据，具有良好的预测能力和抗过拟合能力。通过这些模型，可以估计出各个台区的线损率。 实证研究部分，该方法在上海电力公司的实际数据上进行了验证，结果表明，这种方法在估计线损率方面具有较高的可行性和准确性。同时，通过与线性回归和回归树模型的比较，进一步证明了随机森林算法在处理此类问题时的优越性能。 线损计算的传统方法，如平均电流法和等值电阻法，通常需要简化假设，而潮流计算方法虽然更精确，但对数据和计算资源的要求较高。相比之下，文中提出的基于随机森林的估计方法结合了多源数据，能够在数据缺失情况下提供有效估计，适应现代电力系统的需求。 该研究为解决电力公司面临的线损率估算问题提供了一种创新且实用的解决方案，有望提高配电网的经济运行效率，并为未来的线损管理提供理论和技术支持。