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基于混合重抽样和LightGBM算法的配变低压跳闸预测
被引量：
11
1
作者
吴琼
李荣琳
+3 位作者
洪海生
罗锋
黄锦增
陆颢文
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021年第12期71-78,共8页
针对配变台区在夏季用电高峰期易频繁跳闸的问题,提出一种基于混合重抽样和LightGBM算法的配变低压跳闸预测模型。为了解决数据分布的边缘化问题,首先采用隔离森林剔除样本中的离群值。其次采用NCL欠抽样与SMOTE过抽样相结合的混合重抽...
针对配变台区在夏季用电高峰期易频繁跳闸的问题,提出一种基于混合重抽样和LightGBM算法的配变低压跳闸预测模型。为了解决数据分布的边缘化问题,首先采用隔离森林剔除样本中的离群值。其次采用NCL欠抽样与SMOTE过抽样相结合的混合重抽样方法处理训练样本的数据不平衡问题。然后采用混合重采样算法产生的新样本对LightGBM分类器进行训练。最后利用训练好的模型对目标台区低压跳闸进行预测。通过算例仿真表明,对比其他预测模型,所提iF-SMOTE-NCL-LightGBM模型在低压跳闸预测中的各项评价指标均达到最高,能有效预测低压跳闸事件。
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关键词
配变台区
LightGBM算法
混合重抽样
隔离森林
低压跳闸预测
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职称材料
题名
基于混合重抽样和LightGBM算法的配变低压跳闸预测
被引量：
11
1
作者
吴琼
李荣琳
洪海生
罗锋
黄锦增
陆颢文
机构
广州供电局有限公司
出处
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021年第12期71-78,共8页
基金
南方电网公司科技项目资助(GZJKJXM20170049)。
文摘
针对配变台区在夏季用电高峰期易频繁跳闸的问题,提出一种基于混合重抽样和LightGBM算法的配变低压跳闸预测模型。为了解决数据分布的边缘化问题,首先采用隔离森林剔除样本中的离群值。其次采用NCL欠抽样与SMOTE过抽样相结合的混合重抽样方法处理训练样本的数据不平衡问题。然后采用混合重采样算法产生的新样本对LightGBM分类器进行训练。最后利用训练好的模型对目标台区低压跳闸进行预测。通过算例仿真表明,对比其他预测模型,所提iF-SMOTE-NCL-LightGBM模型在低压跳闸预测中的各项评价指标均达到最高,能有效预测低压跳闸事件。
关键词
配变台区
LightGBM算法
混合重抽样
隔离森林
低压跳闸预测
Keywords
distribution transformation area
LightGBM algorithm
hybrid resampling
isolation forest
low-voltage tripping prediction
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合重抽样和LightGBM算法的配变低压跳闸预测
吴琼
李荣琳
洪海生
罗锋
黄锦增
陆颢文
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021
11
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