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基于可解释性XGBoost的电力系统惯量短期预测方法

张磊李海涛熊致知郭志豪叶婧李振华杨楠蔡煜

电力建设2023，Vol.44Issue(8)：22-30,9.

电力建设2023，Vol.44Issue(8)：22-30,9.DOI:10.12204/j.issn.1000-7229.2023.08.003

Short-Term Prediction Method Based on Interpretable XGBoost for Power System Inertia

张磊 ¹李海涛 ¹熊致知 ¹郭志豪 ¹叶婧 ¹李振华 ¹杨楠 ²蔡煜³

作者信息

新型电力系统/惯量短期预测/可解释性/XGBoost模型/Shapley值

new electric power system/inertia short-term prediction/interpretability/XGBoost model/Shapley value

动力与电气工程

张磊,李海涛,熊致知,郭志豪,叶婧,李振华,杨楠,蔡煜..基于可解释性XGBoost的电力系统惯量短期预测方法[J].电力建设,2023,44(8):22-30,9.

This work is supported by National Natural Science Foundation of China(No.52007103).国家自然科学基金项目(52007103) （No.52007103）

OACSTPCD

ISSN：1000-7229

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