基于LightGBM的低压配电网台区线损率估算方法

针对低压配电网台区线损数据统计难度大、线损率计算结果准确度低的现状,提出一种低压配电网台区线损率计算方法。以平均电流法理论线损计算方法为基础,确定用于训练模型的特征,依托电网状态监测系统、数据统计平台,提取模型样本数据并建立数据集,通过以LightGBM为框架的梯度提升算法训练机器学习模型,并将训练得到的模型用于低压配电网台区线损率估算。采用某地区内台区线损率数据对模型进行验证,实验结果表明,运用LightGBM算法训练的模型可实现对低压配电网台区理论线损率的拟合估算,且模型具有较强的泛化能力,测试集平均绝对误差为0.78,均方误差为1.35,决定系数为0.52。与目前常用的回归算法模型相比,可有效提升计算结果准确度及拟合效果。