基于云模型和随机森林的韧性城市电网风险预警模型OA北大核心CSTPCD
Enhanced Risk Warning Model for Resilient Urban Power Grid Using Cloud Model and Random Forest
相比传统电网,韧性城市电网展现出了出色的适应多种扰动和灾害的能力,但其复杂性也使得韧性城市电网风险预警面临更大的挑战,亟需大数据和机器学习等先进技术的引入.首先,构建韧性城市电网风险评估指标体系,采用主客观结合的综合赋权法对指标赋权,通过大数据技术获取的实时数据流得到韧性城市电网风险评估指标的动态权重;然后,构建韧性城市电网风险评估标准云,计算韧性城市电网风险等级隶属度,确定风险等级;最后,基于随机森林构建韧性城市电网风险预警模型,并进行算例分析…查看全部>>
Resilient urban power grids,while showcasing remarkable adaptability to diverse disturbances and disasters,pose significant challenges in risk warning due to their complexity.This underscores the necessity of integrating advanced technologies such as big data and machine learning.This study proposes a novel approach to resolve these issues.First,a resilient urban power grid risk assessment index system was established,employing a comprehensive weighted appro…查看全部>>
魏新迟;董佳;时珊珊;李存斌;苏运
国网上海市电力公司电力科学研究院, 上海市 200437华北电力大学经济与管理学院,北京市 102206国网上海市电力公司电力科学研究院, 上海市 200437华北电力大学经济与管理学院,北京市 102206国网上海市电力公司电力科学研究院, 上海市 200437
动力与电气工程
韧性城市电网云模型随机森林风险评估风险预警
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《电力建设》 2024 (5)
19-28,10
This work is supported by National Key R&D Program of China(No.2022YFB2405500). 国家重点研发计划青年科学家项目(2022YFB2405500)国网上海市电力公司科技项目(52094023000N)
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