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机器学习在长期配电中断预测中的应用.pdf

上传人: 芦苇 编号:651580 2025-05-01 82页 38.04MB

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本文主要介绍了使用机器学习技术进行长期停电预测的方法。主要内容包括: 1. Rhizome是一家软件公司,致力于帮助公用事业公司提高对极端天气的抵御能力。 2. 研究对象是西雅图市电力公司,研究区域是Duwamish子区域。 3. 使用了历史天气数据、气候模型、未来气候预测数据和西雅图市电力公司的停电数据。 4. 利用机器学习算法,建立了基于馈线特性的长期停电预测模型。 5. 预测结果显示,极端天气事件的发生频率和强度将导致未来停电模式的变化,与历史数据相比,极端风相关停电可能会增加2倍。 6. 研究还发现,极端天气与资产故障之间存在强相关性,需要更多的资产数据来深入研究这种脆弱性影响。 7. 研究结果有助于优先考虑投资改善对气候和极端天气的抵御能力。
如何利用人工智能预测电网状态? 未来电网将如何应对能源需求增长? 人工智能在电网规划中能发挥哪些作用?
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