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基于主成分分析和梯度提升树的变电设备状态评价
文献摘要：
变电设备作为电网中的重要组成部分,其及时、准确的监测对于保障电网安全具有重要意义.目前对于变电设备的监测主要是通过日常巡视结合例行试验的方式,对设备运行状态监测存在延迟性和不全面性.本文通过大数据分析技术,依托变电设备的大量参数数据、运行数据、检修数据、试验数据等构建特征数据集,采用非参数检验方法对各参数进行校验,利用主成分分析对特征集进行降维处理,得到新的表征设备状态的特征数据集进行状态评价分析.通过采用梯度提升树构建设备状态评价模型,并结合交叉验证分析评估训练误差和泛化误差,通过与神经网络、支持向量机等其他分类模型进行比较分析,经测试数据验证,其预测结果具有较高的准确性.通过大数据分析技术与设备监测相结合,提高了设备状态监测的准确率,具有较好的推广应用价值.
文献关键词：
电力大数据;变电设备;主成分分析;交叉验证;梯度提升树
中图分类号：
作者姓名：
马洪斌;王文峰;石峰;杨飞;郇帅
作者机构：
国网枣庄供电公司,山东枣庄277000
文献出处：
引用格式：
[1]马洪斌;王文峰;石峰;杨飞;郇帅-.基于主成分分析和梯度提升树的变电设备状态评价)[J].电力大数据,2022(04):48-55
A类：
B类：
梯度提升树,变电设备,状态评价,电网安全,巡视,例行试验,设备运行状态,运行状态监测,延迟性,大数据分析技术,数数,运行数据,检修,特征数据集,非参数检验,检验方法,校验,征集,降维处理,评价分析,交叉验证,验证分析,分析评估,泛化误差,分类模型,测试数据,数据验证,技术与设备,设备监测,设备状态监测,推广应用价值,电力大数据
AB值：
0.313756
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