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申请/专利权人:国网山东省电力公司荣成市供电公司
摘要:本发明涉及电力检修领域,具体涉及一种机械外破预测方法。所述机械外破预测方法用于对电力运输的电力塔杆、电力传输线路和电力传输通道的机械外破风险预测,包括如下步骤:管理系统内提取相关机械外破历史信息,对历史信息进行整理,形成完整的历史数据,完整的历史数据具有若干维度,所述维度即为数据特征;采用SMOTE+TomekLinks的算法重采样历史数据,形成训练数据集;利用训练数据集训练Catboost模型;采集并整理当前信息,形成完整的当前数据;基于完整的当前数据,通过训练好的Catboost模型进行机械外破风险预测。本发明能够有效解决国内输电线路防施工机械外力破坏主要依靠传统的、靠人现场蹲守的、相对落后的粗放型管理方法。
主权项:1.一种机械外破预测方法,所述机械外破预测方法用于对电力运输的电力塔杆、电力传输线路和电力传输通道的机械外破风险预测,包括如下步骤:管理系统内提取相关机械外破历史信息,对历史信息进行整理,形成完整的历史数据,完整的历史数据具有若干维度,所述维度即为数据特征;采用SMOTE+TomekLinks的算法重采样历史数据,形成训练数据集;利用训练数据集训练Catboost模型;采集并整理当前信息,形成完整的当前数据;基于完整的当前数据,通过训练好的Catboost模型进行机械外破风险预测。针对当前的外力破坏隐患,管理人员通过管理系统向工作人员的智能终端发布外力破坏隐患管控任务。
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