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基于随机森林的电能质量综合评估

李树卿,  陈鼎,  仇群辉,  史建立,  徐伟明,  宋晓,  陈兆权

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李树卿, 陈鼎, 仇群辉, 等. 基于随机森林的电能质量综合评估[J]. 现代电力, 2019, 36(2): 81-87.
引用本文: 李树卿, 陈鼎, 仇群辉, 等. 基于随机森林的电能质量综合评估[J]. 现代电力, 2019, 36(2): 81-87.
shu
LI Shuqing, CHEN Ding, QIU Qunhui, etc. Comprehensive Assessment of Power Quality Based on Random Forest[J]. Modern Electric Power, 2019, 36(2): 81-87.
Citation: LI Shuqing, CHEN Ding, QIU Qunhui, etc. Comprehensive Assessment of Power Quality Based on Random Forest[J]. Modern Electric Power, 2019, 36(2): 81-87.
shu

基于随机森林的电能质量综合评估

  • 1.

    嘉兴恒创电力设计研究院有限公司,浙江嘉兴 314000;

  • 2.

    安徽工业大学电气信息工程学院,安徽马鞍山 243032

详细信息
    作者简介:

    李树卿(1985—),女,硕士研究生,工程师,研究方向为输配电网设计,E-mail: darren_926@126.com。

  • 中图分类号: TM711

Comprehensive Assessment of Power Quality Based on Random Forest

  • 1.

    Jiaxing Hengchuang Electric Power Design Institute Co.Ltd., Jiaxing 314000, China;

  • 2.

    School of Electrical and Information Engineering,Anhui University of Technology, Maanshan 243032, China

  • 摘要: 电能质量的准确合理评估对建立公平的电力市场有着重要意义。针对目前电能质量评估中受人为因素影响较大的问题,借助随机森林处理分类问题的高度准确性,建立了基于随机森林的电能质量综合评估模型。以电能质量的6项评估指标为特征值将电能质量划分为5个等级,并以此生成随机森林的样本集,利用样本集生成多个电能质量综合评估树形分类器,通过投票的方式对电能质量所属等级进行划分。通过两例电网电能质量数据的分析计算,验证了评估模型的有效性。该模型避免了评估过程中的人为干扰,具有很强的泛化和抗噪能力,在电网电能质量综合评估中具有很好的应用前景。
    Abstract: Accurate and reasonable assessment of power quality is of great significance to a fair power market. In view of the fact that power quality assessment are greatly influenced by artificial factors, the power quality comprehensive evaluation model is set up based on random forest with the help of high accuracy of random forest to deal with classification problems. Power quality is divided into five grades according to its six evaluation indexes, and then the random forest sample set is generated. Multiple power quality comprehensive evaluation tree classifiers is built based on the sample set and the rating system for the power quality is achieved by voting. The evaluation model is verified by two study cases. This model avoids the human disturbance in the evaluation process with the strong generalization and anti-noise capability. Therefore, it has a good application prospect in the comprehensive assessment of power grid power quality.
  • [1] 宁志毫,张坤,左剑. 大电网电能质量综合评估方法及应用[J]. 电测与仪表,2015,52(19):7478.
    NING Zhihao,ZHANG Kun,ZUO Jian. A power quality comprehensive evaluation method and its application in large-scale power grid[J]. Electrical Measurement & Instrumentation,2015,52(19):7478.
    [2] 刘颖英,戴平,徐永海,等. 电能质量综合评估方法比较[J]. 电力自动化议备,2008,28(12):9397.
    LIU Yingying,DAI Ping,XU Yonghai,et al. Comparison of power quality comprehensive evaluation methods[J]. Electric Power Automation Equipment,2008,28(12):9397.
    [3] 吴传来,杨洪耕,张云红,等. 考虑指标质量影响权重的电能质量综合评估[J]. 电力系统及其自动化学报,2013,25(4):97102.
    WU Chuanlai,YANG Honggeng,ZHANG Yunhong,et al. Power quality comprehensive evaluation considering the indexes’ influence on weights[J]. Proceedings of the CSU-EPSA,2013,25(4):97102.
    [4] 曾巧燕,杨洪耕,杨雪萍,等. 考虑指标关联性的电能质量综合评估[J]. 电力系统及其自动化学报,2016,28(7):7378.
    ZENG Qiaoyan,YANG Honggeng,YANG Xueping,et al. Comprehensive evaluation on power quality considering the relevance of indexes[J]. Proceedings of the CSU-EPSA,2016,28(7):7378.
    [5] 刘俊华,罗隆福,张志文,等. 基于模糊集对分析法的电能质量综合评估[J]. 电网技术,2012,36(7):8185.
    LIU Junhua,LUO Longfu,ZHANG Zhiwen,et al. Comprehensive evaluation of power quality based on fuzzy set pair analysis[J]. Power System Technology,2012,36(7):8185.
    [6] 付学谦,陈皓勇. 基于理想解法的电能质量综合评估[J]. 电力自动化设备,2014,34(4):2630.
    FU Xueqian,CHEN Haoyong. Comprehensive power quality evaluation based on TOPSIS approach[J]. Electric Power Automation Equipment,2014,34(4):2630.
    [7] 李正明,施诗,潘天红,等. 基于灰色关联度和理想解法的电能质量综合评估方法[J]. 电力系统保护与控制,2014,42(6):1419.
    LI Zhengming,SHI Shi,PAN Tianhong,et al. A synthetic power quality assessment based on grey correlation analysis and TOPSIS method[J]. Power System Protection and Control,2014,42(6):1419.
    [8] 李泓泽,郭森,唐辉,等. 基于改进变权物元可拓模型的电能质量综合评价[J]. 电网技术,2013,37(3):653659.
    LI Hongze,GUO Sen,TANG Hui,et al. Comprehensive evaluation on power quality based on improved matter-element extension model with variable weight[J]. Power System Technology,2013,37(3):653659.
    [9] 李玲玲,刘敬杰,凌跃胜,等. 物元理论和证据理论相结合的电能质量综合评估[J]. 电工技术学报,2015,30(12):383391.
    LI Lingling,LIU Jingjie,LING Yuesheng,et al. Power quality comprehensive evaluation based on matter-element theory and evidence theory[J]. Transactions of China Electrotechnical Society,2015,30(12):383391.
    [10] 周林,栗秋华,张凤. 遗传投影寻踪插值模型在电能质量综合评估中的应用[J]. 电网技术,2007,31(7):3235.
    ZHOU Lin,LI Qiuhua,ZHANG Feng. Application of genetic projection pursuit interpolation model on power quality synthetic evaluation[J]. Power System Technology,2007,31(7):3235.
    [11] 李华,贺鹏举,景丽婷,等. 基于RAGA-PPM 的电能质量综合评估方法[J]. 电工技术学报,2013,28(S2):349353.
    LI Hua,HE Pengju,JING Liting,et al. The method of power quality comprehensive evaluation based on projection parsuit[J]. Transactions of China Electrotechnical Society,2013,28(S2):349353.
    [12] 栗秋华,周林,刘华勇,等. 用加速遗传算法和SP模型评估电能质量[J]. 高电压技术,2007,33(7):139143.
    LI Qiuhua,ZHOU Lin,LIU Huayong,et al. Evaluation of power quality by accelerating genetic algorithm and shepard interpolation[J]. High Voltage Engineering,2007,33(7):139143.
    [13] 蒋德珑,王克文,杨平,等. 基于聚类思想的电能质量综合评估[J]. 电力系统保护与控制,2012,40(7):105111.
    JIANG Delong,WANG Kewen,YANG Ping,et al. Power quality comprehensive evaluation based on the clustering method[J]. Power System Protection and Control,2012,40(7):105111.
    [14] 付学谦,陈皓勇. 基于加权秩和比法的电能质量综合评估[J]. 电力自动化设备,2015,35(1):128132.
    FU Xueqian,CHEN Haoyong. Comprehensive power quality evaluation based on weighted rank sum ration method[J]. Electric Power Automation Equipment,2015,35(1):128132.
    [15] 乔鹏程,吴正国,李辉. 基于改进雷达图法的电能质量综合评估方法[J]. 电力自动化设备,2011,31(6):8892.
    QIAO Pengcheng,WU Zhengguo,LI Hui. Power quality synthetic evaluation based on improved radar chart[J]. Electric Power Automation Equipment,2011,31(6):8892.
    [16] 陶栋琦,薄翠梅,易辉. 基于随机森林的变压器故障检测方法的研究[J]. 电子器件,2015,38(4):840844.
    TAO Dongqi,BO Cuimei,YI Hui. Fault diagnosis for transformer based on random forests[J]. Chinese Journal of Electron Devices,2015,38(4):840844.
    [17] 鄢仁武,叶轻舟,周理. 基于随机森林的电力电子电路故障诊断技术[J]. 武汉大学学报:工学版,2015,46(6):742746.
    YAN Renwu,YE Qingzhou,ZHOU Li. Application of random forests algorithm to fault diagnosis of power electronic circuit[J]. Engineering Journal of Wuhan University,2015,46(6):742746.
    [18] 兰巍,贾素玲,宋世民,等. 基于随机森林的航天器电信号多分类识别方法[J]. 北京航空航天大学学报,2017,43(9):17731778.
    LAN Wei,JIA Suling,SONG Shimin,et al. Multi-classification spacecraft electrical signal identification method based on random forest[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics,2017,43(9):17731778.
  • [1] 李子康, 刘灏, 毕天姝, 杨奇逊.  基于增强型去噪自编码器与随机森林的电力系统扰动分类方法 . 现代电力, 2022, 39(2): 127-134. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0263
    [2] 李玉凯, 韩佳兵, 于春浩, 王全, 杨蒙, 赵钧.  基于随机森林和长短期记忆网络多元负荷预测的综合能源三层规划调度 . 现代电力, 2021, 38(6): 695-703. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0010
    [3] 徐佳雄, 张明, 王阳, 程郴, 何顺帆.  基于改进Hilbert-Huang变换的电能质量扰动定位与分类 . 现代电力, 2021, 38(4): 362-369. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2020.0179
    [4] 刘卓, 尹忠东, 詹惠瑜, 秦梦雅, 黄永章.  计及多种扰动源的有源配电网电能质量区间量化综合评估 . 现代电力, 2021, 38(1): 24-31. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2020.0236
    [5] 谢桦, 陈俊星, 郭志星, 张沛.  基于随机森林算法的架空输电线路状态评价方法 . 现代电力, 2020, 37(6): 559-565. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2019.1065
    [6] 闫群民, 李玉娇.  基于多频段电力系统稳定器的电力系统暂态稳定性优化策略 . 现代电力, 2020, 37(2): 139-144. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2019.0469
    [7] 李君卫, 汤亚芳, 郝正航, 冒国龙, 姜有泉.  聚类分析及其在电力系统中的应用综述 . 现代电力, 2019, 36(3): 1-10.
    [8] 高 凯, 闫春生, 李正文, 韩子娇, 田博文, 李 扬, 李国庆.  基于广域量测和高斯过程分类器的暂态稳定评估 . 现代电力, 2017, 34(2): 56-61.
    [9] 黄伟, 刘琦, 闫彬禹, 刘立夫.  主动配电系统安全态势预警等级的多级模糊综合评判 . 现代电力, 2017, 34(6): 33-39.
    [10] 郭海洋, 柳劲松, 程浩忠, 张沈习, 王立虎.  基于模糊数学和组合赋权法的分布式电源并网综合评估 . 现代电力, 2017, 34(2): 14-19.
    [11] 张杰, 郭晓霞, 赵威.  光伏并网与有源滤波统一控制系统的研究 . 现代电力, 2015, 32(1): 64-69.
    [12] 李明.  一种用于电力系统间谐波谱估计的高分辨率算法 . 现代电力, 2015, 32(6): 46-51.
    [13] 刘亚丽, 李国栋, 李科, 陶顺, 徐永海.  优质电力园区应用案例与拓扑结构研究综述 . 现代电力, 2014, 31(5): 7-14.
    [14] 段力铭, 刘念, 刘宗歧.  中压配电网遭受雷电灾害的易损性评估方法 . 现代电力, 2014, 31(3): 61-67.
    [15] 崔晓飞, 马智远, 许中, 温从溪.  基于离散傅里叶分解的电能质量不平衡度指标AR预测方法 . 现代电力, 2013, 30(6): 38-42.
    [16] 计长安, 罗亚桥, 洪伟, 徐斌.  基于测试数据的电弧炉建模与电能质量研究 . 现代电力, 2013, 30(6): 43-46.
    [17] 付学谦.  基于APFC电路的UDVR的研究 . 现代电力, 2011, 28(1): 36-40.
    [18] 李泓泽, 王 宝, 郭 森.  基于主成分分析的区域电力市场厂商市场力评估 . 现代电力, 2011, 28(3): 85-89.
    [19] 丁泽俊, 朱永强.  电能质量的经济损失评估与选择性治理 . 现代电力, 2010, 27(5): 91-94.
    [20] 罗亚桥, 计长安, 占 勇, 徐 斌.  数字化变电站电能质量检测问题研究 . 现代电力, 2010, 27(2): 31-34.
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-02-07
  • 刊出日期:  2019-04-09

基于随机森林的电能质量综合评估

  • 1. 嘉兴恒创电力设计研究院有限公司,浙江嘉兴 314000;
  • 2. 安徽工业大学电气信息工程学院,安徽马鞍山 243032
    • 作者简介:

    李树卿(1985—),女,硕士研究生,工程师,研究方向为输配电网设计,E-mail: darren_926@126.com。

  • 收稿日期: 2018-02-07
  • 刊出日期: 2019-04-09

  • 中图分类号: TM711

摘要: 电能质量的准确合理评估对建立公平的电力市场有着重要意义。针对目前电能质量评估中受人为因素影响较大的问题,借助随机森林处理分类问题的高度准确性,建立了基于随机森林的电能质量综合评估模型。以电能质量的6项评估指标为特征值将电能质量划分为5个等级,并以此生成随机森林的样本集,利用样本集生成多个电能质量综合评估树形分类器,通过投票的方式对电能质量所属等级进行划分。通过两例电网电能质量数据的分析计算,验证了评估模型的有效性。该模型避免了评估过程中的人为干扰,具有很强的泛化和抗噪能力,在电网电能质量综合评估中具有很好的应用前景。

English Abstract

李树卿, 陈鼎, 仇群辉, 等. 基于随机森林的电能质量综合评估[J]. 现代电力, 2019, 36(2): 81-87.
引用本文: 李树卿, 陈鼎, 仇群辉, 等. 基于随机森林的电能质量综合评估[J]. 现代电力, 2019, 36(2): 81-87.
shu
LI Shuqing, CHEN Ding, QIU Qunhui, etc. Comprehensive Assessment of Power Quality Based on Random Forest[J]. Modern Electric Power, 2019, 36(2): 81-87.
Citation: LI Shuqing, CHEN Ding, QIU Qunhui, etc. Comprehensive Assessment of Power Quality Based on Random Forest[J]. Modern Electric Power, 2019, 36(2): 81-87.
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