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摘要
针对智能孤岛检测方法欠缺对数据集划分中标签分布不均的考虑，以及该领域尚未对复杂智能孤岛检测模型的决策进行可解释性分析。提出一种基于LightGBM算法的孤岛检测模型：分层提取的K折交叉验证检验模型分类性能，克服数据标签分布不均的问题。进一步，提出以TreeSHAP理论为主干，融合ALE图及LIME的集成可解释分析框架，从全局性和局部性角度对光伏并网系统孤岛状态检测进行归因分析。仿真结果表明，该模型在传统检测方法的检测盲区中实现精确且快速的动态孤岛检测效果，且在电压波动、系统故障等情况下均未发生误判情况。基于集成的归因分析方法克服了单一可解释方法的欠合理性问题，揭示了模型输入电气特征自变量与孤岛检测响应因变量的关系，提高模型可信度。
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单位电子工程学院; 重庆理工大学
