【摘 要】
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传统输电线损率计算方法在数据特征方面的研究较少，模型预测能力有限。对此提出一种基于多维特征和梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）模型的输电线路线损率预测方法。该方法由多维信息特征工程和拟合建模两部分组成，其中多维信息特征工程对线损率信息、时序数据及线路本体信息进行特征构建，形成多维特征。在拟合建模中，将三类特征进行拼接作为输入，通过GBDT模型拟
【基金项目】
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国家电网公司总部科技项目（JL17-18-002）；
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传统输电线损率计算方法在数据特征方面的研究较少，模型预测能力有限。对此提出一种基于多维特征和梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）模型的输电线路线损率预测方法。该方法由多维信息特征工程和拟合建模两部分组成，其中多维信息特征工程对线损率信息、时序数据及线路本体信息进行特征构建，形成多维特征。在拟合建模中，将三类特征进行拼接作为输入，通过GBDT模型拟合，构建输电线路线损率预测模型。对某省500 kV输电线路实际数据进行测试，结果表明该模型的线损率平均误差为0.703%,相比于支持向量机模型，均方根误差下降84.5%;相较于无多维特征的GBDT模型，误差减少下降15.1%,验证了该方法的有效性。
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