随机森林

为及时掌握输电线路绝缘子污秽情况，提出了一种基于气象的绝缘子盐密预测方法。挖掘了与积污相关性更强的气象特征，通过随机森林评估了气象特征的重要程度，结合序列前向搜索确立了最佳气象特征子集。基于台州市自然积污测试数据，使用极限学习机（extreme learning machine，ELM）建立盐密预测基础模型，并使用思维进化算法（mind evolution algorithm，MEA）对其初始权值与阈值进行优化，通过自适应提升（adaptive boosting，AdaBoost）算法集成进一步提高模型精度。结果表明：AdaBoost-MEA-ELM模型盐密预测平均绝对误差为0.0032 mg/cm2，相比原始ELM模型误差降低58.97%，优化效果显著；与其他模型对比验证了AdaBoost-MEA-ELM模型的性能以及3种算法结合的合理性；通过k折交叉验证获得了训练数据改变时模型误差的变化情况，进一步验证了模型的泛化性与稳定性。

随着高比例分布式能源(distributed generation, DG)的接入，配电网的拓扑变化更加频繁。针对含DG的配电网拓扑辨识所需量测特征多、辨识准确率低的问题，提出基于随机森林(random forest, RF)算法和最大互信息系数(maximal information coefficient, MIC)关键特征选择的配电网拓扑辨识方法。首先，考虑风光出力的不确定性和相关性，基于Frank-Copula函数得到典型风光出力场景，与配电网不同拓扑相结合构建数据集。然后，根据RF和MIC进行特征选择，筛选出对拓扑辨识最重要且不含冗余信息的关键特征。最后，利用蝙蝠算法(bat algorithm, BA)优化BP(back propagation, BP)神经网络模型对配电网拓扑模型进行辨识。通过IEEE 33节点配电网和PG&E 69节点配电网进行仿真分析，验证所提模型的可行性。

随机森林算法具有抗噪声和计算能力强的优点，被广泛应用于旋转机械的振动故障诊断中，但在工业场景中存在样本较少、无法引入先验知识、准确度较低等问题。对此，基于层次分析思想，利用信息熵引入先验知识优化决策树，提出了基于IRF（改进随机森林算法）的汽轮机振动故障诊断方法。为验证所提方法的有效性和可靠性，采用某百万火电机组数据中心的真实运行数据集进行评估。计算结果表明，相较于经典随机森林算法，IRF能够在降低33%决策树数目的情况下具有更高的精确度和低漏报率，同时运行时间缩短至经典随机森林算法的11.4%，在火电机组实时精确振动故障诊断方面有较高的实用价值。

针对能源物联网背景下，5G场景下的馈线自动化系统网络安全边界模糊、合法终端被利用作为跳板攻击内网的问题，文章提出一种基于零信任的馈线自动化5G网络访问控制方法。首先，选取能准确反映5G场景下馈线终端特性行为的数据作为信任评价指标，使得馈线终端信任值计算更加可靠；其次，采用多元线性回归模型预测馈线终端的信任值，并提出被访问资源的信任阈值计算方法；最后，根据馈线终端信任值与被访问资源的信任阈值进行访问决策，实现了更细粒度的访问控制。实验结果表明，相较于随机森林模型、支持向量机模型和径向基神经网络模型，多元线性回归模型在信任值预测准确性方面具有优势，并且其信任值预测时延能够满足馈线终端间对等通信对时延的要求。

提出一种考虑柔性资源协同互动的配电网灵活性评估方法。首先，构建包含协同调节能力、协作效益质量和电网可靠性三方面的灵活性评估指标体系；其次，采用高斯混合模型构建了典型运行场景，采用层次分析法和随机森林模型分别确定评估指标的主观权重与客观权重，并通过双层评估流程，计算得到各典型场景下的评估指标值；然后，根据典型场景的出现概率，加权得到各个柔性资源接入方案的综合灵活性评估指标值；最后，通过54节点配电网算例分析，验证了所提方法的可行性和有效性。

精准的电力负荷预测有利于保障电力系统的安全、经济运行。针对现行预测算法存在的预测准确度低、模型耗时长等问题，提出一种基于随机森林(random forest，RF)算法和粗糙集理论(rough set theory，RST)的改进型深度学习(deep learning，DL)短期负荷预测模型(RF-DL-RST)。该模型首先基于历史数据，利用随机森林算法提取影响负荷预测的关键特征量；然后将关键特征量和历史负荷值作为深度神经网络的输入、输出项进行训练，并通过粗糙集理论修正预测结果。最后，通过算例进行仿真验证，结果表明，该模型的预测准确度比单一的深度学习模型及不进行预测修正的模型更高。

城市配电网安全稳定运行关乎国计民生。感知体系是其可靠运行的基础。立项之初，大型城市配电网感知设备往往局部配置冗余、整体感知能力不足，经济性较差；感知数据完整性、精准度不高，风险防控缺乏数据支持和有效方法；提高电网精益感知水平迫在眉睫。随着分布式电源大量接入、智能化设备快速推广，城市配电网规模愈加庞大，加速向多源协同、信息物理融合的复杂系统演变，对感知和运行提出了更高要求，突破精益感知与风险防控技术意义重大。 长期以来，大型城市配电网精益感知和风险防控领域面临三大难题：①网架结构多样、运行不确定性强，兼顾经济性、可靠性、可观性等多目标的感知设备精准配置难度大；②终端设备运行环境复杂、元件耦合度高，信号交互干扰，设备-系统多层级、多类型数据可信提升困难；③城市配电网呈现源网荷交互、信息物理耦合、中低压协同等特征，风险主动防控十分复杂。 在国家自然科学基金和国网科技项目支持下，团队历时6年产学研联合攻关，取得三方面重大技术突破：①建立了兼顾可观性、可靠性的中低压配电感知设备优化配置模型，突破了基于改进差分演化算法与模糊综合评价的配置方法，优化感知设备位置、类型；②突破了感知终端多维可信诊断技术，攻克了融合参数识别与过零同步的拓扑自动辨识方法，提出了基于随机森林模型分析与数据流异常检测的主站-终端双重校核技术，异常数据识别准确率超过97%；③提出了信息物理协同的配电网“设备-网格-系统”多空间尺度风险感知技术，突破了考虑时滞影响的功率波动协同平抑技术，发明了融合配用电信息的中低压故障快速识别与分级供电保障方法，提升了风险防控能力。 项目获授权发明专利11项，发表论文33篇，发布国标等技术标准8项，出版专著1部，登记软著8项，研制软硬件8套。项目通过了中电联组织的成果鉴定，中国工程院罗安院士任组长的鉴定委员会一致认为配电网感知设备优化配置和精益化感知技术处于国际领先水平。 成果在天津、杭州等20多个大型城市率先应用，并规模化推广至陕西、贵州等23个省，感知体系建设成本降低8.35%以上，异常量测数据识别准确率超过97%，有效平抑了分布式电源、“煤改电”等电能替代负荷大规模接入后带来的风险，直接经济效益超10亿元，在庆祝新中国成立70周年大会、进博会等重大活动保电中发挥了关键作用，间接效益数十亿元，促进配电网感知与防控从“粗放+被动”向“精益+主动”转变，为支撑“新基建”、推进城市能源变革提供了坚强技术保障。

超特高压输电线路是我国电网骨干网架的关键组成部分，近十年电网规模呈爆发式增长。大部分线路穿越地区地形复杂、环境恶劣，运维人员及车辆难以抵达，巡视难度大、效率低、准确性差。直升机搭载先进的巡查仪器巡航，具有观测立体化、巡视高效率、地域全适应等优势，成为架空输电线路的新型高效巡视的重要手段。 在北京市政府和国网公司科研经费支持下，团队经过 5 年技术攻关，取得一系列技术突破，全面解决了上述难题，形成三大创新，提出了八轴稳定四轴主动的光纤陀螺稳定技术，研制了集成内变焦结构多光谱传感单元的大视距小微目标观测航巡吊舱，稳定精度达 16μrad，较业内先进吊舱精度提升 20%，与军用吊舱稳定级别相当，解决了直升机高频振动导致的成像清晰度低问题。发明了组合孔径动态平衡探测技术，研制了电力应用型大视场机载激光扫描系统吊舱，将扫描视场角拓宽至 70°，视场角提升 16.7%；采用小样本随机森林算法，构建了输电通道场景关键要素激光点云数据全自动分类模型，数据处理速度提升 7 倍，有效解决扫描视场角窄、数据处理速度慢的问题。提出了计及电力线和杆塔形态特征的高抗噪三维重构算法，发明了融合激光点云和多光谱影像的输电通道单木分割与树种识别方法，识别精度达 92%，开发了包含树种、地形、气象、电力潮流等多要素的超特高压架空线路空间安全距离仿真预警分析系统，解决了通道隐患误报、漏报和预警准确度差的问题。 项目授权专利 17 项，其中发明专利 7 项；授权软著 18 项；主导编制电力及民航行标 3 项、国网企标 1 项；出版专著 1 部；取得适航证书 4 项；发表论文 45 篇，SCI/EI收录 29 篇。项目通过由陈维江院士牵头的成果鉴定，达到国际领先水平。2013年以来，项目成果应用于国网各省电力公司，发现线路缺陷 11.4 万处，通道隐患 4.4 万处，目前正与巴西就美丽山±800kV 特高压输电线路巡视开展商业谈判，具备广阔市场前景；研制的航巡吊舱经改造，已广泛应用于公安、交通、农林等行业，带动交叉行业发展。

光伏发电在电力系统中占比不断提高，实现准确的光伏出力概率预测能够有效辅助电网调控运行。为了提高概率预测精度，提出了一种基于改进灰狼算法和TCN-QRF（时间卷积神经网络-分位数随机森林）的光伏出力概率预测方法。首先将完成预处理的光伏出力时间序列数据集转换为监督学习数据集；然后使用TCN提取光伏出力时序特征作为QRF的输入，构建TCN-QRF模型；最后，基于非线性收敛因子和高斯突变策略改进灰狼算法，使用改进灰狼算法完成TCN-QRF超参数的高效选择，实现了更精准的光伏出力概率预测。

本项目属于电气工程学科范畴，涉及电力营销服务内容。本项目是在改善营商环境迫切需求、客户对用电服务期望增高、电力体制改革的背景下研究产生的。成果具有技术突破性、模式创新性、理念先进性；对推动电力服务行业智能友好化、泛在互联化发展具有重大意义。 该成果技术完成特殊设备全量数据采集情况攻克研究。对载波集中器、面向对象规约采集终端等特殊设备进行采集程序优化开发、采集任务规则研判、抄读机制匹配改进。开发集成 21 套业务系统的智能服务平台。实现供电信息宏观全景展示，供电人员、物资、设备微观穿透查询。在全能型综合营业厅，引入动态人脸识别技术，采用随机森林算法和辑回归算法构建客户价值识别模型，形成客户综合价值评分。在电动汽车展示区运用“虚拟接触交互技术”提供交互体验。研究开发“智能运维”手机软件，推广“滴滴打车抢单式”现场运维工作模式。研究应用中继抄表（透传）功能，实现居民家中各电器用电负荷的非侵入式实时量测。研究应用“通信单元+超级电容”技术，支撑“主动抢修”服务。除以上所述技术创新点外，其他创新点包括：构建以智能营销管控中心为核心的“轮辐式”两级管理架构，引入“业务流程体”概念来优化协同联动的业务流程。筑牢庞大线下服务网络。打造全能型综合营业厅，实现身份信息秒级识别、定制服务精准推送；打造高效现场作业服务团队，依托“智能运维”手机软件推广“滴滴打车抢单式”工作模式，实行“积分-星级”工单及业务管理。推行智慧计量运行模式。研究推广基于用电信息采集系统全量数据的非侵入式居民用电能效服务模式；开展计量异常远程诊断。推行网格化新型营业模式，以网格为责任区实现多业务的末端融合。试点研究并逐步推广多项复合增值服务，即电力业务托管“O2O”服务、共享电气“C2C”服务、大数据“C2M”服务、新零售“B2C”服务。 项目获得授权实用新型专利 2 项、发明专利 1 项，申请发明专利 4 项；发表论文 2 篇。项目已在青岛市公司和 5 个县公司推广应用，效果显著、可推广性强。项目通过提升故障处理效率；同时提升了客户用电满意度，提高“获得电力”指标，改善营商环境；项目推动了电网企业组织架构的变革，使电力营销服务内容从单纯“售电”向基于客户多维需求感知的“交互体验式服务”转型，形成独具电网特色的核心竞争力。