基于梯度提升决策树的低压台区线损率预测

摘要

在低压台区中,由于测量和检测装置配置不合理、 运行数据采集困难、 元件和节点数量过多等原因,线损率的计算变得更加复杂.文中提出了一种基于梯度提升决策树(GBDT)的线损率预测方法.GBDT结合了统计模型和人工智能方法的优点,在计算变量间相对重要性的同时能够识别复杂的非线性关系.通过对金华市低压台区数据集的实证研究表明,文中提出的方法能够很好地预测线损率,并证实了该方法在异常检测和实际项目管理中的有效性.