智能电网调度系统：随机森林与熵权法结合的指标权重确定

"这篇论文探讨了智能电网调度控制系统（D5000系统）的健康度评价指标权重确定方法，提出了结合随机森林算法与熵权法的新模型。它旨在解决传统方法主观性强的问题，以及随机森林在健康度评价中适用性的不足。论文详细介绍了模型构建过程，包括分层级构建权重模型、利用熵权值替换Gini指数以及实际数据验证。通过对比实验，证明了该方法的有效性，并为D5000系统的指标权重确定提供了新的视角。" 在智能电网调度控制系统中，健康度评价是保障系统稳定运行的关键环节。传统的评价指标权重确定方法通常依赖于专家的经验判断，这可能导致主观性较高，且无法适应复杂系统的动态变化。本文针对这一问题，提出了一种创新的解决方案，将机器学习的随机森林算法与决策理论中的熵权法相结合。 随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并取其平均结果来提高预测的准确性和稳定性。然而，原始的随机森林算法中使用的是Gini指数来衡量节点纯度，而在健康度评价场景下，可能需要更客观、更具信息熵的权重分配方式。因此，论文引入熵权法，以熵作为衡量不确定性的标准，用于调整随机森林中的特征选择，降低了权重确定的主观性。 论文详细阐述了新模型的构建步骤。首先，根据D5000系统的复杂结构，将评价指标划分为不同层级和模块，以实现更精细化的权重计算。接着，利用熵权法改造随机森林的决策过程，用熵权值替代Gini指数，使得模型能更好地反映指标之间的相对重要性。为了验证这种方法的有效性，论文采用实际电力公司的数据进行实验，并与传统的层次分析法（AHP）和纯随机森林算法进行了对比。 实验结果显示，结合熵权法的随机森林模型在确定D5000系统健康度评价指标权重时表现出了较高的准确性和合理性。这不仅证实了新方法的优越性，也为未来智能电网调度控制系统的健康度评价提供了新的研究方向和实践工具。论文的创新点在于将两种不同的理论方法融合，为复杂系统的评价问题提供了一个更加客观和数据驱动的解决方案。