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基于GBDT的电力计量设备故障预测
被引量：
22
1
作者
刘金硕
刘必为
+1 位作者
张密
刘卿
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第B06期392-396,共5页
电力计量设备的故障风险预测可以减少国家电网因为故障风险带来的损失。文中首先进行了数据的预处理和特征选取;其次,设计了基于GBDT的故障大类、故障小类以及设备寿命周期的预测;最后,对设计的模型进行了有效性和先进性的验证。实验在...
电力计量设备的故障风险预测可以减少国家电网因为故障风险带来的损失。文中首先进行了数据的预处理和特征选取;其次,设计了基于GBDT的故障大类、故障小类以及设备寿命周期的预测;最后,对设计的模型进行了有效性和先进性的验证。实验在中国电力科研研究院提供的数据上进行。由实验结果可知,所提算法对6种故障类型的预测准确率为90.56%,查全率为92.95%,F1值为91.71%。相比回归、BP神经网络、Adaboost、决策树算法,梯度提升决策树算法在参数调优条件下的性能最优。
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关键词
GBDT
计量风险预测
数据清洗
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职称材料
题名
基于GBDT的电力计量设备故障预测
被引量：
22
1
作者
刘金硕
刘必为
张密
刘卿
机构
武汉大学国家网络安全学院
武汉大学计算机学院
中国电力科学研究院
天津电力科学研究院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第B06期392-396,共5页
基金
国网公司总部科技项目
国家自然科学基金(61672393)资助
文摘
电力计量设备的故障风险预测可以减少国家电网因为故障风险带来的损失。文中首先进行了数据的预处理和特征选取;其次,设计了基于GBDT的故障大类、故障小类以及设备寿命周期的预测;最后,对设计的模型进行了有效性和先进性的验证。实验在中国电力科研研究院提供的数据上进行。由实验结果可知,所提算法对6种故障类型的预测准确率为90.56%,查全率为92.95%,F1值为91.71%。相比回归、BP神经网络、Adaboost、决策树算法,梯度提升决策树算法在参数调优条件下的性能最优。
关键词
GBDT
计量风险预测
数据清洗
Keywords
GBDT
measurement
risk
prediction
Data
cleaning
分类号
TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GBDT的电力计量设备故障预测
刘金硕
刘必为
张密
刘卿
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019
22
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