广域级电网在运智能电能表的烧损故障关联分析和预测方法

针对智能电能表在运行过程中出现烧损的现象，在对各类因素进行关联分析后， 提出了一种基于XGBoost算法的智能电能表烧损预测方法，以某省份2019—2020年的数据为例进行了测试验证. 采用该方法结合电能表基本信息数据、运行数据和环境数据进行烧损识别，并与K最邻近法（K-NearestNeighbor，KNN）、朴素贝叶斯和支持向量机等传统机器学习算法进行对比. 结果表明，基于极限梯度提升算法（eXtreme Gradient Boosting， XGBoost）的算法精度达到91%，召回率达到66%，综合指标F1达到76.51%，远高于传统算法. 算法模型在进行系统部署的过程中，运用长短期记忆算法（Long Short Term Memory， LSTM）对部分缺失值进行了填充，经试点验证，该模型可较为准确地预测低压台区电能表烧损现象.