【摘 要】
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针对海量电力数据人工分析困难、调度人员难以评估调度指令安全风险、传统风险评估方法适用性差的问题，提出了一种基于加权决策树算法的调度指令风险评估方法。对海量电力数据进行多维指令画像并建立调度指令专家知识库，通过该数据训练决策树模型找到合适的调度指令风险评估规则，使用该规则对新的调度指令进行风险评估，并通过引入代价敏感的学习方法解决了样本不平衡问题。实验表明，所提方法可以避免人工分析庞大的实时电力数据
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（62071370）；
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针对海量电力数据人工分析困难、调度人员难以评估调度指令安全风险、传统风险评估方法适用性差的问题，提出了一种基于加权决策树算法的调度指令风险评估方法。对海量电力数据进行多维指令画像并建立调度指令专家知识库，通过该数据训练决策树模型找到合适的调度指令风险评估规则，使用该规则对新的调度指令进行风险评估，并通过引入代价敏感的学习方法解决了样本不平衡问题。实验表明，所提方法可以避免人工分析庞大的实时电力数据流，准确高效地对调度指令进行风险评估。在构建的不平衡数据集上，使训练集和测试集的准确率保持在95%以上，并将小样本的召回率由91.7%提高到了100%，避免因小样本分类错误导致的严重问题。
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