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申请/专利权人：国网重庆市电力公司电力科学研究院;国网重庆市电力公司;国家电网有限公司

摘要：本发明公开了一种基于随机森林优化算法的谐波预测建模方法和系统，包括：获取电能质量监测数据，并对监测数据进行预处理，构建谐波电压电流特征集；根据谐波电压电流特征集进行随机森林训练样本取样；根据取样样本建立回归决策树；根据决策树构建随机森林模型；对随机森林模型进行优化；优化后得到基于谐波特征优化的随机森林谐波预测模型；本发明实现了对谐波幅值的预测；有益于分析工业用户中各次谐波电压电流间的交互影响，为预防谐波污染，探明各次谐波电压电流间的作用关系，分析电力系统电能质量特征的影响因素提供理论支撑。

主权项：1.一种基于随机森林优化算法的谐波预测建模方法，其特征在于，包括：获取电能质量监测数据，并对监测数据进行预处理，构建谐波电压电流特征集；根据谐波电压电流特征集进行随机森林训练样本取样；根据取样样本建立回归决策树；根据决策树构建随机森林模型；对随机森林模型进行优化；优化后得到基于谐波特征优化的随机森林谐波预测模型；所述构建随机森林模型方法为：构建T棵决策树；设有M个特征变量，则在每一棵决策树的每个节点处随机选取mt个特征或通过计算信息增益在抽取的变量中选择一个最具有主导能力的变量，随机森林算法会在mt个选择的特征中找到每棵树的最佳分割点，选择信息增益最大的谐波特征作为当前的分裂特征；每棵树最大限度地生长，不做任何修剪；生成的多棵决策树组成随机森林来预测所需的某次谐波电压电流值，输出结果按随机森林中的树输出的平均值而定；修改随机森林中树的棵数，选取效果最好的一组；对模型进行性能评估；对随机森林模型进行优化方法为：将随机森林模型中每个谐波特征的重要性降序排列；首先选取重要性最高的特征进行预测；之后选取重要性最高的两个特征进行预测，重复上述步骤，计算不同特征数的预测结果的决定性系数；选取若干最优决定性系数构建谐波电压电流特征集，得到优化后的特征数据；所述优化后得到基于谐波特征优化的随机森林谐波预测模型方法为：基于优化后的特征数据，重新构建出谐波特征优化后的随机森林模型；结合对谐波模型的筛选即可完成对所构建的谐波预测模型的优化；得到基于谐波特征优化的随机森林谐波预测模型。

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