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基于随机森林算法的大电网动态等值方法研究与应用探索

目录

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1.1大电网运行特性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1.2动态等值方法研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.1.3基于集成学习的动态等值研究价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.2国内外研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.2.1基于传统方法的动态等值研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

1.2.2基于智能算法的动态等值研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.2.3基于随机森林算法的动态等值研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

1.3.1主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

1.3.2研究目标与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

1.4技术路线与论文结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

大电网动态等值理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.1大电网运行模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.1.1网络拓扑结构表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.1.2电力潮流计算方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.1.3等值网络构建原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.2动态等值基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.2.1动态等值定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.2.2动态等值目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.2.3动态等值方法分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.3集成学习算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.3.1集成学习基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.3.2随机森林算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.3.3随机森林算法优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

基于随机森林算法的大电网动态等值模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

3.1数据特征选择与提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

3.1.1关键数据特征识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.1.2数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

3.1.3特征提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

3.2基于随机森林的等值模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

3.2.1随机森林算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

3.2.2等值模型输入输出设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

3.2.3等值模型参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

3.3模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

3.3.1模型训练过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

3.3.2模型验证方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．