基于随机森林算法的配电网电能质量评估方法与网架优化模型

• 作者: 王坤烨 陈小洁 徐欢
• 来源期刊: 自动化应用
• 学科: 工学
• 关键词: 随机森林 电能质量 网架优化 信息熵模型 仿真比较
• 年，卷（期）: 2021,（11）
• 所属期刊栏目: 电力自动化
• 页码范围: 137-139,142
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19769/j.zdhy.2021.11.036

摘要

研究针对当前电网电能质量现状,提出了一种基于随机森林算法的电网网架优化模型.将电压与电流录波图作为输入数据集,网架策略作为条件数据集,获得基于电压、电流质量评估的随机森林二值化评估结果,经过加权平均获得相关数据.通过对比随机森林算法与传统多列模糊神经网络算法实际效能,结果显示在293个备选方案中,随机森林算法选出3个方案量,6个备选方案量;神经网络算法选出59个方案量,84个备选方案量.研究证实随机森林方案占用计算资源量少,对备选网架优化方案容忍度低,筛选精度高,适合个案条件下的电网网架优化评估,传统的神经网络方案更适用于大数据量的分析任务.