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摘要:
相比于主网,配网杆塔因设计规范相对较低且数量庞大,在台风灾害下更易发生大规模断杆、倒杆等事故.为此,文章结合气象、电网和地理信息,提出一种数据驱动的台风灾害下10kV杆塔受损空间分布预测方法.首先,对收集和提取的数据进行标准化、分类变量独热编码、样本均衡等处理以提高数据质量,并基于皮尔逊相关系数绘制相关性热力图,根据相关性分析结果选择合适的变量作为最终输入数据;其次,利用AdaBoost回归、梯度提升回归、K近邻回归、随机森林、支持向量回归等5种机器学习算法建立配网10kV杆塔受损空间分布预测模型;再次,基于层次分析法和熵权法进行指标综合赋权,并对各预测模型进行综合打分,实现最优模型选取;最后,以台风"山竹"下江门市10kV杆塔为例,对杆塔受损空间分布预测结果进行可视化,对比实际杆塔受损分布情况,验证了所提方法的科学性和可行性.
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文献信息
篇名 数据驱动的台风灾害下配网10kV杆塔受损空间分布预测
来源期刊 电网技术 学科
关键词 台风灾害 杆塔受损 数据驱动 综合赋权 空间分布预测
年,卷(期) 2021,(9) 所属期刊栏目 电力系统|Power System
研究方向 页码范围 3681-3689
页数 9页 分类号 TM721
字数 语种 中文
DOI 10.13335/j.1000-3673.pst.2020.1739
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
台风灾害
杆塔受损
数据驱动
综合赋权
空间分布预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电网技术
月刊
1000-3673
11-2410/TM
大16开
北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
82-604
1957
chi
出版文献量(篇)
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