基于XGBoost集成机器学习算法的供电台区停电敏感度仿真OACSTPCD

为了提升电力用户用电满意度,增加频繁停电检测命中率,研究基于XGBoost集成机器学习算法的供电台区停电敏感度仿真。将供电台区用户分为普通用户与重要用户,并判断是否为停电敏感度用户,采集不同类型用户历史数据,经数据预处理以及关联度分析后,将其作为输入,建立基于XGBoost集成机器学习算法的供电台区停电敏感度预测模型,通过XGBoost算法,预测供电台区停电敏感度,集成贝叶斯机器学习算法进行参数调优,获取最优分类阈值,精准预测供电台区用户停电敏感度。实验结果表明,该方法能够准确划分停电敏感用户群,有效预测供电台区不同类型用户的停电敏感度,用户覆盖率与对敏感用户预测的命中率均可达到95%以上。