一种基于改进堆叠-灰色关联分析的输电杆塔线损预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进堆叠‑灰色关联分析的输电杆塔线损预测方法，本方法收集输电杆塔线损原始数据，对数据中的缺失值和异常值进行处理，并对数据作归一化处理；然后，利用改进灰色关联分析求取线损与指标的关联度，构建线损关键指标体系；最后，构建堆叠算法的输电杆塔预测模型来预测输电杆塔线损，从而了解到本发明专利技术所提出的基于改进堆叠‑灰色关联分析的输电杆塔线损预测方法具有更好的预测精度。相对于传统的灰色关联分析，本发明专利技术所提出的熵值法改进的灰色关联分析，更加合理准确，提高了分析结果的精度和可靠性，为企业制定节能降损政策提供较为精确的参考依据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于预测分析与电力工程领域，特别是涉及一种基于改进堆叠-灰色关联分析的输电杆塔线损预测方法。

技术介绍

1、在电力系统中，输电线路的线损是指输电过程中由于电阻、电感等因素导致的电能损失。线损的准确预测对于电力系统的运行管理和能源资源的有效利用至关重要。然而，由于输电系统的复杂性和线损受多种因素影响的特点，传统的线损预测方法存在着一定的局限性，例如模型的精度不高、适用性不强等问题。

2、堆叠算法是一种集成学习方法，用于提高机器学习模型的预测性能。它通过组合多个基础模型的预测结果，从而得到更准确和稳健的整体预测结果。堆叠算法的基本思想是将多个基础模型的预测结果作为新的特征，然后再使用一个元模型来学习这些新特征和真实标签之间的关系。灰色关联分析是一种用于研究变量之间关联程度的方法，在处理不完备和不充分数据方面具有优势。通过灰色关联分析，可以发现变量之间的相关性，并在数据量较小或质量较差的情况下进行预测和决策分析，这对于复杂系统的预测具有重要意义。输电杆塔线损预测是电力系统运行管理中的重要任务之一。通过对输电线路的线损情况进行准确预测，可以帮本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进堆叠-灰色关联分析的输电杆塔线损预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进堆叠-灰色关联分析的输电杆塔线损预测方法，其特征在于，步骤S1中，对原始数据中的缺失值和异常值进行处理包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于改进堆叠-灰色关联分析的输电杆塔线损预测方法，其特征在于，步骤S2中，通过改进灰色关联分析法，利用步骤S1所采集的数据求取线损与指标的相关性，构建线损关键指标体系包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于改进堆叠-灰色关联分析的输电杆塔线损预测方法，其特征在于，步骤S3中，建立基于堆叠算法的线损...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进堆叠-灰色关联分析的输电杆塔线损预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进堆叠-灰色关联分析的输电杆塔线损预测方法，其特征在于，步骤s1中，对原始数据中的缺失值和异常值进行处理包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于改进堆叠-灰色关联分析的输电杆塔线损预测方法，其特征在于，步骤s2中，通过改进灰色关联分析法，利用步骤s1所采集的数据求取线损与指标的相关性，构建线损关键指标体系包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于改进堆叠-灰色关联分析的输电杆塔线损预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：寇桉齐，马辉，陈国芳，范李平，向昆，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：