基于随机森林的停电敏感度预测模型研究与应用

• 作者: 张波 徐鸣 游春凌 苏东东 陈鸿凌
• 来源期刊: 山东电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 停电敏感度 预测模型 随机森林 优化营商环境
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 电网技术
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TM76
• 字数: 4347字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9904.2019.08.001

摘要

预测用电客户停电敏感程度,为供电公司优化营商环境和实施个性化停送电服务提供了数据与决策支持.融通供电公司有关业务系统,抽取用电客户停送电相关的海量数据,采用随机森林算法,基于分布式文件系统HDFS和Spark搭建大数据平台,训练停电敏感度预测模型.运用某地市供电公司近百万用电客户数据对模型校验与评估,迭代优化,结果表明模型查准率超过98％,查全率超过18％.结果 用于停送电服务全流程管理,在优化计划停电安排、开展故障停电安抚、防范频繁停电投诉等场景取得了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张波		11	8	2.0	2.0
2	徐鸣	国网福建省电力有限公司电力科学研究院客户服务中心	2	6	1.0	2.0
3	苏东东		1	0	0.0	0.0
4	游春凌	国网福建省电力有限公司电力科学研究院客户服务中心	1	0	0.0	0.0
5	陈鸿凌		1	0	0.0	0.0