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摘要：一种基于多算法融合模型+知识规则的台区月度线损率预测方法及系统，包括以下步骤：步骤1，提取电力用户用电信息，进行异常和缺失数据处理；步骤2，在处理过的数据中，提取关键特征，进行特征的相关性分析确定影响线损率的关键因素；步骤3，基于提取的特征，利用随机森林、ARIMA、LSTM、XGBoost、SVR算法构建融合模型；步骤4，基于多算法融合模型，使用MAE和查全率指标评估不同算法模型的性能，关注高负损台区，结合知识规则的交集和并集优化模型；步骤5，基于优化的模型，在多月份数据上验证模型的稳定性，评估各个台区的线损率。解决传统线损率预测精度不高的问题，提升了模型预测效果，为工作人员进行线损管理主动预防提供参考依据。
主权项：1.一种基于多算法融合模型+知识规则的台区月度线损率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，提取台区内电力用户用电信息，进行台区线损数据处理包括异常数据处理、缺失数据处理和数据指标处理；步骤2，在处理过的数据中，提取关键特征，进行特征的相关性分析确定影响线损率的关键因素；步骤3，基于确定的关键因素，利用随机森林、ARIMA、LSTM、XGBoost、SVR算法构建融合模型；步骤4，基于多算法融合模型，使用MAE和查全率指标评估不同算法模型的性能，结合知识规则的交集和并集优化模型；步骤5，基于优化的模型，在多月份数据上验证模型的稳定性，评估各个台区的线损率。
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