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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
摘要：本发明公开了一种基于LightGBM算法的电网计量资产预测方法，利用历史数据和实时数据，使用LightGBM算法构建了一个梯度提升决策树模型，用于预测电网计量资产的运行状态、故障率、维修成本等指标，从而实现电网计量资产的智能管理和优化配置，解决了现有技术存在的人工经验和规则有局限性、数据分析和模型缺乏、预测和管理有低效性的问题，达到了提高预测和管理工作效率、降低成本、提高预测效果的有益效果。
主权项：1.一种基于LightGBM算法的电网计量资产预测方法，其特征在于采用下列步骤：S1从电网计量资产的运行管理系统中，收集电网计量资产的历史数据并采集电网计量资产的实时数据，作为预测模型的输入数据；S2使用LightGBM算法的数据预处理模块对输入数据进行清洗、筛选、归一化、编码操作；S3对预处理后的数据进行特征工程操作，提取电网计量资产的关键特征，构建训练集和测试集；S4使用蒙特卡罗积分估计各特征SHAP值，基于计算结果根据设置的阈值筛选特征，构建特征工程；S5基于特征工程后的数据，使用模型训练模块利用LightGBM算法，构建一个梯度提升决策树模型，所述模型由若干决策树组成，每棵决策树根据特征的分裂点，将数据划分为不同的子节点，每个子节点对应一个预测值，最终的预测值由所有决策树的预测值加权求和得到，对训练集进行训练，得到一个物资预测模型，同时对模型进行优化；S6构建目标模型的评估指标，对模型进行评估，使用贝叶斯优化来调整模型参数以获得最优性能，并使用Hyperopt库来实现自动化超参数调整；S7根据训练好的模型，使用模型预测模块将电网计量资产的实时数据作为测试集对所述测试集进行预测，输出电网计量资产的预测值和预测指标，作为电网计量资产的智能管理和优化配置的依据；S8使用模型应用模块，根据预测值和预测指标，制定物资调配和管理方案，实现物资的优化分配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 一种基于LightGBM算法的电网计量资产预测方法
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