基于隔离森林-MLP的输变电工程量智能评估方法

为了进行输变电工程中目标工程量的评估,提出基于隔离森林-MLP(多层感知机)的工程量智能评估方法。运用皮尔逊相关系数和置换特征重要性算法,对各工程量与相关技术类特征的关系进行了探究和特征筛选。在此基础上,提出一种基于隔离森林的数据合理性筛选方法,利用5年的历史数据训练基于MLP的神经网络预测模型,并在测试集上验证了利用所提方法进行工程量评估的准确性。算例仿真表明,所提特征筛选方法可以提升神经网络的评估精度,同时所提方法可以给出工程量合理性的粗估计与智能评估。该评估方法可用于自动化评估工程量合理性,促进电网基建数字化转型。