【摘 要】
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针对配电网能量管理和节能降损的要求,为了提高配电网网损分析与评估的有效性,提出了一种基于特征选择和Stacking集成学习的配电网网损预测方法。首先基于特征选择的主要方法
【机 构】
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国网湖南省电力有限公司电力科学研究院,湖南大学电气与信息工程学院,国网湖南省电力有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(51822702),国网湖南省电力有限公司科研项目资助(5216A517000U)“配电网损耗分析及降损增效辅助决策技术研究”,长沙市杰出青年创新项目资助(KQ1802029)
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针对配电网能量管理和节能降损的要求,为了提高配电网网损分析与评估的有效性,提出了一种基于特征选择和Stacking集成学习的配电网网损预测方法。首先基于特征选择的主要方法,通过相关性分析法、最大信息系数法和基于树模型的特征选择法对特征进行综合分析,得到各种特征对网损预测的重要性,选择重要特征作为配电网网损预测模型的输入特征。在此基础上,介绍Stacking集成学习原理,考虑融合多种预测模型的优势特点,建立Stacking集成学习配电网网损预测模型,最后通过仿真验证得到网损预测结果。该仿真数据来源于湖南省1
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