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申请/专利权人：重庆大学

摘要：本发明涉及一种基于LightGBM‑LSTM的配电网拓扑识别方法和装置，包括：获取配电自动化主站的遥测数据和遥信数据，对所述遥测数据进行数据清洗，对清洗后的遥测数据进行时序同步；从遥信数据中提取开关状态数据中的有效标志、刷新标志和遥信状态值标志，并利用独热编码的方式对提取的遥信数据进行编码，再将编码之后的遥信数据进行时序同步得到遥信特征；利用LightGBM算法对时序同步后的遥测数据进行特征筛选；将遥信特征和筛选的遥测特征输入基于LSTM的配电网拓扑识别模型，预测配电网中所有开关的开关状态；根据预测的开关状态绘制配电网的拓扑连接示意图，提高配电网拓扑识别的准确度。

主权项：1.一种基于LightGBM-LSTM的配电网拓扑识别方法，其特征在于，包括：S1：获取配电自动化主站的遥测数据和遥信数据，对所述遥测数据进行数据清洗，对清洗后的遥测数据进行时序同步；所述对清洗后的遥测数据进行时序同步包括：将低频采样源获取的遥测数据和高频采样源获取的遥测数据进行时序同步；设高频采样源获取的遥测数据表示为低频采样源获取的遥测数据表示为其中，Tl＝rTh；则时序同步后低频采样源获取的遥测数据表示为： 其中，a表示大于等于0的整数，b表示大于等于1小于等于r-1之间的整数，Th表示高频采样源的采样时间间隔，Tl表示低频采样源的采样时间间隔；S2：从遥信数据中提取开关状态数据中的有效标志、刷新标志和遥信状态值标志，并利用独热编码的方式对提取的遥信数据进行编码，再将编码之后的遥信数据进行时序同步得到遥信特征；S3：利用LightGBM算法对时序同步后的遥测数据进行特征筛选；所述利用LightGBM算法对时序同步后的遥测数据进行特征筛选包括：将时序同步后的遥测数据作为样本的输入特征，样本的标签为配电自动化主站中Nl个开关的二进制状态值；LightGBM模型设置参数如下：叶子数量num_leaves＝A，提升树数量num_trees＝B，问题类型为二分类objective＝’binary’；迭代结束后遍历整个LightGBM模型，得到某个遥测特征作为分裂特征的所有节点的信息增益总和作为该遥测特征对于配电网拓扑辨识的重要度，按配电网拓扑辨识的重要度从大到小排序，选择前Nf＝c％×Nyc的遥测特征作为筛选后的遥测特征，Nl表示配电网中所有开关的二进制状态值；Nyc表示可获取的遥测变量数量；S4：将遥信特征和筛选的遥测特征输入基于LSTM的配电网拓扑识别模型，预测配电网中所有开关的开关状态；S5：根据配电网中所有开关的开关状态绘制配电网的拓扑连接示意图。

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百度查询： 重庆大学 一种基于LightGBM-LSTM的配电网拓扑识别方法和装置