公开(公告)号：CN119249099A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411317272.4

申请日：2024-09-20

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 李斌 ,  何文越 ,  王一行 ,  陈志 ,  刘健良

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/214 ,  G06F18/15 ,  G06Q50/06 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明涉及数据预测技术领域，尤其涉及一种基于梯度提升树的线损率预测方法，方法包括：通过提取电网系统和气象平台预定时间内的历史数据，并根据时间序列同步混合，输出历史时间序列特征数据；对历史时间序列特征数据依次进行数据清洗、删除异常值、数据规范化、数据分配的预处理操作，输出预处理数据；提取预处理数据的窗口内统计特征，并依次进行滞后性特征分析、周期性特征分析、趋势性特征分析；将历史时间序列特征数据输入梯度提升树模型进行训练，得到线损率预测模型并进行线损率预测。具有预测精度高和收敛速度快的优点，不仅解决了传统线损管理中存在的实时性差的问题，还为电力系统带来了显著的改进。