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摘要
为了解决环网柜因温度异常升高而发生故障,影响配电网运行安全的问题,文中提出了一种基于无线传感器网络(WSN)和机器学习技术的温度监控预测方法。采用无线传感器实时采集环网柜温度数据,针对环网柜温度的平移特征、时间特征、均值特征分别建立特征工程,运用岭回归、Lasso回归、随机森林等机器学习算法对未来24小时内每个时间点的环网柜温度进行预测分析。通过对环网柜温度数据建立模型进行预测仿真。测试结果表明,该模型的平均绝对误差仅为1.19℃,能够实现环网柜温度的精准预测,证明了文中所提方法的正确性。
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