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申请/专利权人：国网山东省电力公司泰安供电公司;华北电力大学;国网山东省电力公司新泰市供电公司

摘要：本发明涉及机器学习技术领域，具体提供一种多源停电预测模型构建方法、系统、终端及存储介质，包括：获取台区气象数据、电网运行数据和停电记录数据；挖掘台区气象数据、电网运行数据中与停电记录数据具有相关性的特征项，基于所述特征项从台区气象数据、电网运行数据筛选出训练数据；对所述训练数据进行扩充，得到数据集；构建停电预测模型，所述停电预测模型包括第一子模型和第二子模型，所述第一子模型的输出参数为电网运行特征值，所述第二子模型的输入层包括电网运行特征值和气象特征值；利用所述数据集对所述停电预测模型进行训练，得到多源停电预测模型。本发明综合考虑了影响停电的多种因素，从而提高了停电预测的全面性。

主权项：1.一种多源停电预测模型构建方法，其特征在于，包括：获取台区气象数据、电网运行数据和停电记录数据；挖掘台区气象数据、电网运行数据中与停电记录数据具有相关性的特征项，基于所述特征项从台区气象数据、电网运行数据筛选出训练数据；对所述训练数据进行扩充，得到数据集；构建停电预测模型，所述停电预测模型包括第一子模型和第二子模型，所述第一子模型的输出参数为电网运行特征值，所述第二子模型的输入层包括电网运行特征值和气象特征值；所述第一子模型包括：Stacking模型，所述Stacking模型的机模型包括LSTM模型和XGBoost模型；所述第二子模型为贝叶斯神经网络模型；所述第一子模型与所述第二子模型处于TensorFlow框架中；利用所述数据集对所述停电预测模型进行训练，得到多源停电预测模型；对所述训练数据进行扩充，得到数据集，包括：为每个特征项设置对应的噪声水平，并基于所述噪声水平为特征项生成随机噪声；对于每个停电事件样本，遍历其所有特征值，并将相应的随机噪声加到相应的特征值上，得到新样本；利用TimeGAN模型基于所述新样本生成模拟数据；利用核密度函数计算每种特征的数据分布的高密度数据区域，并筛选出处于高密度数据区域中的模拟数据作为有效数据；将所述有效数据添加至所述新样本，得到数据集。

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