【摘 要】
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输电线路是电力系统远距离输送电能的重要设备。由于输电线路长期暴露在野外环境下,极易受暴雨、台风等极端灾害性天气影响,设备容易发生缺陷和安全隐患,危害电力系统安全可
【机 构】
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输电线路是电力系统远距离输送电能的重要设备。由于输电线路长期暴露在野外环境下,极易受暴雨、台风等极端灾害性天气影响,设备容易发生缺陷和安全隐患,危害电力系统安全可靠运行。针对灾害性天气输电线路缺陷风险难以预报问题,基于气象因子和输电线路缺陷之间的关联关系,采用极限梯度提升树XGBoost(e Xtreme Gradient Boosting)集成学习框架,构建了输电线路缺陷风险预报模型。根据气象因子的变化,预报电力系统输电线路缺陷类别和缺陷风险发生概率。以某市电力系统气象数据和缺陷数据为应用背景进行验证,实验结果表明基于XGBoost的输电线路缺陷风险模型能够根据天气预报信息快速、准确地判断输电线路缺陷类别,预报缺陷发生的概率。
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