基于特征工程和集成学习与模型融合的输电走廊实时山火风险评估模型

作者：张可颖^*; 吴新桥; 赵继光; 刘岚; 覃平; 王昊; 詹谭博驰

来源：电网技术, 2023, 47(11): 4727-4738.

DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2022.2235

• 山火
• 输电走廊
• 集成学习
• 特征工程
• 风险评估

山火灾害易造成架空输电线路跳闸，威胁电网的稳定运行。提出了一种基于特征工程和Boosting集成学习框架与模型融合的输电走廊实时山火风险评估模型。首先，对影响输电走廊山火发生产生影响的人类活动行为、地理、实时气象、区域历史山火灾害情况4类20个特征的原始数据进行收集、提取和清洗。然后，利用二次多项式对特征进行衍生，生成236个特征，考虑到模型计算的时间复杂度，再使用Wrapper方法结合五折交叉验证法迭代获取重要度最高的100特征构建特征子集作为模型输入构建基于Boosting算法的输电走廊实时山火风险评估模型，以最小化对数损失函数为优化目标，利用贝叶斯优化算法对参数空间进行搜索，得到最优模型参数。最后，在测试集上对模型准确率、召回率和调和均值进行验证，其预测准确率达96.4%，召回率达88.1%，调和均值达85.5%，在正负样本差异极大的现实场景中可以有效实时评估输电走廊的实时风险。

• 单位
  南方电网数字电网研究院有限公司