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申请/专利权人：国网冀北电力有限公司超高压分公司
摘要：本发明公开了一种国家电网树线放电预测方法，涉及机器学习领域，用于对国家电网的电力塔杆、电力传输线路以及电力传输通道进行树线放电风险预测，包括如下步骤：采集历史信息，形成完整的历史数据，对完整的历史数据进行重采样，训练LightGBM模型，采集当前信息，形成完整的当前数据；利用训练好的LightGBM模型进行树线放电风险预测。本发明所提供的国家电网树线放电预测方法可以预测电力塔杆以及电力传输线路发生树线放电风险的概率和风险等级，提前部署相应措施。
主权项：1.一种国家电网树线放电预测方法，其特征在于，所述国家电网树线放电预测方法用于对国家电网的电力塔杆、电力传输线路以及电力传输通道进行树线放电风险预测，包括如下步骤：采集历史信息，对历史信息进行整理，形成完整的历史数据，完整的历史数据具有若干维度，其中，采集历史信息包括现场维修部门部署历史信息、塔杆及线路台账历史信息、树木类型历史信息、净空距离历史信息和气象历史信息；现场维修部门部署历史信息包括线路缺陷子信息、隐患子信息、故障子信息；气象历史信息包括天气状况子信息、气温子信息、湿度子信息、风速子信息、风向子信息：采用MAHAKIL算法对完整的历史数据进行重采样，形成训练数据集；利用训练数据集训练LightGBM模型；采集当前信息，对当前信息进行整理，形成完整的当前数据；基于完整的当前数据，利用训练好的LightGBM模型进行树线放电风险预测。
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百度查询： 国网冀北电力有限公司超高压分公司 一种国家电网树线放电预测方法
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