1. 云南电网有限责任公司电力科学研究院
2. 输变电装备技术全国重点实验室(重庆大学)
3. 云南电网有限责任公司玉溪供电局
纸质出版:2025
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张丽, 王建, 许守东, 等. 基于XGBoost特征筛选和决策树多标签分类的配电网拓扑辨识方法[J]. 电网与清洁能源, 2025,(2):10-21.
针对配电网中开关状态遥信丢失或延迟导致配电网拓扑不准的问题,通过引入遥测信息进行开关状态的补全与校正,提出了一种基于极限梯度提升算法(extreme gradient boosting
XGBoost)的特征筛选和决策树多标签分类的配电网拓扑辨识方法。利用XGBoost筛选出最相关、最具信息量的量测数据,在保证拓扑辨识准确度的同时大幅度减轻模型计算负担;以筛选的遥测特征和原始遥信开关状态数据为输入变量,以配电网开关状态为输出,构造了基于决策树的多标签分类模型,用于配电网拓扑辨识。在改进的IEEE 34节点配电系统中进行了算例测试。仿真结果表明:所提方法适用于多分布式电源接入的配电网拓扑辨识,具有很好的抗遥测噪声干扰能力;相比其他同类算法,所提方法的辨识准确性更高、计算耗时更少。
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