一种基于机器学习的电网系统应急资源需求预测方法与流程

本发明属于电网系统应急管理领域，特别涉及一种基于机器学习的电网系统应急资源需求预测方法。

背景技术：

1、电网系统是国家重要的基础设施，电网运行的稳定性直接关系到国计民生。在突发应急事件如自然灾害、设备故障发生时，及时、准确地预测应急资源需求对于保障电网稳定运行至关重要。传统的预测方法依赖于专家经验和简单的统计分析，难以适应复杂多变的应急环境。随着机器学习技术的发展，基于机器学习的方法在预测领域显示出良好的应用前景。为此，本发明提出一种基于机器学习的电网系统应急资源需求预测方法，旨在实现实时预测应急资源需求，辅助决策者进行科学合理的资源调配。

技术实现思路

1、本发明针对上述传统的预测方法所存在的技术问题，提出一种基于机器学习的电网系统应急资源需求预测方法，包括以下步骤：

2、s1、首先收集电网系统的历史运行数据、设备状态数据和环境数据，对数据进行清洗、归一化处理，去除噪声和异常值；

3、s2、其次从预处理后的数据中提取与应急资源需求相关的特征，使用递归特征消除算法，选择最能代表应急资源需求的关键特征；

4、s3、接着选择集成随机森林算法、xgboost算法和lightgbm算法三种算法，构建应急资源需求预测模型，将历史数据按照一定比例分为训练集和测试集，对模型进行训练和验证；

5、s4、然后利用梯度下降法对模型参数进行调优，使用验证集数据评估模型的预测性能，并根据评估结果调整模型；

6、s5、最后将实时数据输入训练好的模型，预测电网系统的应急资源需求，根据预测结果，生成应急资源调配方案，辅助决策者进行资源调配。

7、作为优选，所述步骤s2使用递归特征消除算法的步骤如下：

8、s21、首先初始化模型，选择一个基模型，这个模型将用于评估每个特征的重要性；

9、s22、然后使用所有特征训练基模型，得到每个特征的权重或重要性评分；

10、s23、接着根据模型的权重或特征重要性评分，对特征进行排序，权重绝对值较小或重要性评分较低的特征被认为对预测影响较小；

11、s24、其次是特征消除，移除评分最低的特征，通常每次移除一个特征；

12、s25、然后重复训练，使用剩余的特征重新训练模型，重新评估特征的重要性；

13、s26、接下来重复特征评分和特征消除步骤，直到达到预定的特征数量；

14、s27、最后选择最佳特征，经过多轮迭代，最终保留的特征就是递归特征消除算法选择出的对预测最有用的特征。

15、作为优选，所述步骤s3集成随机森林算法、xgboost算法和lightgbm算法三种算法，构建应急资源需求预测模型是充分发挥三种模型的优势，其中随机森林由多棵决策树组成，其预测结果为所有决策树结果的平均值或投票结果，其公式为：其中是随机森林的预测结果，n是决策树的数量，ti(x)是第i棵决策树对输入x的预测；xgboost通过逐步添加新的树来减少预测误差，其公式为：其中是xgboost的预测结果，k是树的数量，fk(x)是第k棵树对输入x的预测；lightgbm采用基于梯度提升的决策树方法，与xgboost类似但更为高效，其公式为：其中是lightgbm的预测结果，m是树的数量，gm(x)是第m棵树对输入x的预测；设置元模型的输入为基础模型的预测结果，元模型根据输入的组合预测最终的结果：其中表示最终的预测结果，w0是元模型的偏置项，w1、w2、w3是元模型的权重参数。

16、作为优选，所述步骤s4利用梯度下降法对模型参数进行调优，步骤如下：

17、s41、首先是前向传播计算预测值，其中是第i个样本的基础模型预测值；

18、s42、然后计算mse损失：其中n为样本数量，为预测值，y(i)为真实值；

19、s43、接下来计算损失函数对每个参数的梯度：

20、s44、随后在进行参数的更新：

21、其中α为学习率，控制每次更新的步长；

22、s45、其次在每个迭代中，重复前向传播、计算损失、计算梯度和参数更新，直到达到最大迭代次数；

23、s46、最后在测试集上评估模型，计算最终模型的准确率指标。

24、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

25、利用了递归特征消除算法从预处理后的数据中提取关键特征，有效地减少了数据维度，提高了模型的训练效率。此外，通过集成随机森林、xgboost和lightgbm三种先进的机器学习算法，构建应急资源需求预测模型，能够充分发挥各算法的优势，提高预测的准确性和鲁棒性。另外，通过梯度下降法对模型参数进行调优，进一步优化了模型性能。

1.一种基于机器学习的电网系统应急资源需求预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的电网系统应急资源需求预测方法，其特征在于，所述步骤s2使用递归特征消除算法的步骤如下：

3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的电网系统应急资源需求预测方法，其特征在于，所述步骤s3集成随机森林算法、xgboost算法和lightgbm算法三种算法，构建应急资源需求预测模型是充分发挥三种模型的优势，其中随机森林由多棵决策树组成，其预测结果为所有决策树结果的平均值或投票结果，其公式为：其中是随机森林的预测结果，n是决策树的数量，ti(x)是第i棵决策树对输入x的预测；xgboost通过逐步添加新的树来减少预测误差，其公式为：其中是xgboost的预测结果，k是树的数量，fk(x)是第k棵树对输入x的预测；lightgbm采用基于梯度提升的决策树方法，与xgboost类似但更为高效，其公式为：其中是lightgbm的预测结果，m是树的数量，gm(x)是第m棵树对输入x的预测；设置元模型的输入为基础模型的预测结果，元模型根据输入的组合预测最终的结果：其中表示最终的预测结果，w0是元模型的偏置项，w1、w2、w3是元模型的权重参数。

4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的电网系统应急资源需求预测方法，其特征在于，所述步骤s4利用梯度下降法对模型参数进行调优，步骤如下：