基于贝叶斯优化的支持向量回归模型对电能表在线率的预测

为预测电能表的在线状态,保障塔里木油田生产用电,将迪那地区电能表在线数等24个变量作为研究对象,运用反向特征消除方法进行数据降维,得到影响在线率的5个主要变量。进一步通过贝叶斯优化的支持向量回归方法完成对电能表在线率的预测,并与随机森林算法、梯度提升算法等预测方法进行比较。计算结果表明,该模型在预测电能表在线率的任务中表现出色,预测值加权平均误差低至0.408%,明显优于其他各算法。以塔里木油田为例,该模型可提升电网运维效率,为实现高效的电能分配提出了一条切实可行的途径。

基于营销监控系统电能表在线率研究

近年来，随着我国经济建设的高速发展，电力系统的建设也得到了突飞猛进的发展。如何更有效地保证电力系统的运行，一直是我们不断研究的课题。本文根据多年实践，结合实际，基于营销监控系统对电能表在线率进行了研究，提出了很多富有建设性的意见，在我国基于营销监控系统电能表在线率的研究道路上做出了有意的探索。