基于机器学习的电网运行状态预测及分析
摘 要：本文旨在利用机器学习技术对电网运行状态进行预测和分析，以提高电网的可靠性和运行效率。首先，本文介绍了电网的基础知识，并综述了目前电网运行状态预测技术的发展状况。在此基础上，本文提出了一种基于神经网络、支持向量机和决策树的电网运行状态预测模型，并对模型参数的确定方法进行了研究。此外，本文还采用了数据预处理技术，包括数据采集与处理、特征选择和数据归一化等方法，以提高预测模型的准确性。最后，本文通过实验分析验证了所提出的预测模型的优越性，同时给出了未来研究方向和应用前景的展望。
关键词：机器学习；电网运行状态预测；神经网络；支持向量机；决策树
Machine learning based prediction and analysis of power grid operation status
【Abstract】This article aims to use machine learning technology to predict and analyze the operating status of the power grid, in order to improve the reliability and operational efficiency of the power grid. Firstly, this article introduces the basic knowledge of power grids and summarizes the current development status of power grid operation status prediction technology. On this basis, this article proposes a power grid operation state prediction model based on neural networks, support vector machines, and decision trees, and studies the method for determining model parameters. In addition, this article also adopts data preprocessing techniques, including data collection and processing, feature selection, and data normalization, to improve the accuracy of the prediction model. Finally, this article verifies the superiority of the proposed prediction model through experimental analysis, and provides prospects for future research directions and application prospects.
【Keywords】Machine learning; Prediction of power grid operation status; Neural network; Support Vector Machine; Decision Tree
目 录
前言 1
一、电网运行状态预测技术研究 2
（一）电网基础知识综述 2
（二）电网运行状态预测技术概述 2
（三）电网运行状态预测模型研究 2
（四）电网运行状态预测模型参数确定 3
二、数据预处理方法 4
（一）数据采集与处理 4
（二）特征选择方法 4
三、数据归一化方法 5
（一）基于神经网络的电网运行状态预测模型 5
（二）基于支持向量机的电网运行状态预测模型 5
（三）基于决策树的电网运行状态预测模型 6
四、模型优化与实验分析 8
（一）试验数据及实验环境 8
（二）预测模型优化技术 8
（三）模型实验及分析 9
结语 11
参考文献 12
摘 要：本文旨在利用机器学习技术对电网运行状态进行预测和分析，以提高电网的可靠性和运行效率。首先，本文介绍了电网的基础知识，并综述了目前电网运行状态预测技术的发展状况。在此基础上，本文提出了一种基于神经网络、支持向量机和决策树的电网运行状态预测模型，并对模型参数的确定方法进行了研究。此外，本文还采用了数据预处理技术，包括数据采集与处理、特征选择和数据归一化等方法，以提高预测模型的准确性。最后，本文通过实验分析验证了所提出的预测模型的优越性，同时给出了未来研究方向和应用前景的展望。
关键词：机器学习；电网运行状态预测；神经网络；支持向量机；决策树
Machine learning based prediction and analysis of power grid operation status
【Abstract】This article aims to use machine learning technology to predict and analyze the operating status of the power grid, in order to improve the reliability and operational efficiency of the power grid. Firstly, this article introduces the basic knowledge of power grids and summarizes the current development status of power grid operation status prediction technology. On this basis, this article proposes a power grid operation state prediction model based on neural networks, support vector machines, and decision trees, and studies the method for determining model parameters. In addition, this article also adopts data preprocessing techniques, including data collection and processing, feature selection, and data normalization, to improve the accuracy of the prediction model. Finally, this article verifies the superiority of the proposed prediction model through experimental analysis, and provides prospects for future research directions and application prospects.
【Keywords】Machine learning; Prediction of power grid operation status; Neural network; Support Vector Machine; Decision Tree
目 录
前言 1
一、电网运行状态预测技术研究 2
（一）电网基础知识综述 2
（二）电网运行状态预测技术概述 2
（三）电网运行状态预测模型研究 2
（四）电网运行状态预测模型参数确定 3
二、数据预处理方法 4
（一）数据采集与处理 4
（二）特征选择方法 4
三、数据归一化方法 5
（一）基于神经网络的电网运行状态预测模型 5
（二）基于支持向量机的电网运行状态预测模型 5
（三）基于决策树的电网运行状态预测模型 6
四、模型优化与实验分析 8
（一）试验数据及实验环境 8
（二）预测模型优化技术 8
（三）模型实验及分析 9
结语 11
参考文献 12
