【摘 要】
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配电设备在线监测技术渐进式的发展过程中形成了大量含缺失项的历史数据,为改善基于机器学习的配电设备状态评价方法在处理缺失数据方面的效果,本文提出基于概率权重深度森林
【机 构】
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广东电网公司肇庆供电局,华南理工大学电力学院
【基金项目】
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广东电网有限责任公司科技项目资助(GDKJXM20172834)
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配电设备在线监测技术渐进式的发展过程中形成了大量含缺失项的历史数据,为改善基于机器学习的配电设备状态评价方法在处理缺失数据方面的效果,本文提出基于概率权重深度森林的配电设备状态评价方法。首先对数据缺失产生的原因进行说明,接下来使用概率权重处理含缺失项样本并构建决策树,最后在此基础上构造随机森林和深度森林以实现基于数据驱动的配电设备状态评价。算例分析证明了本文方法在处理高比例有缺失数据方面的优越性。
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