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摘要
针对传统配电网理论线损计算需要电气参量多、工作量大、计算结果准确率低等问题，提出一种基于改进K-Means聚类算法和GBDT(Gradient Boost Decision Tree,梯度提升树)算法的配电网线损计算的方法。先采用改进K-Means算法对配电网线损样本进行聚类分析，然后将聚类后的数据集作为GBDT算法的输入数据集训练模型，最后进行线损的计算。采用本算法与BP神经网络模型进行算例对比与分析，并利用扬州许方线路配电网实际线损值做实例验证。结果表明，所提算法具有计算快速、精度更高等优点。
