基于随机森林算法的保供电故障预判方法

基于随机森林算法的保供电故障预判方法，包括以下步骤：收集电网设备原始数据，对原始数据中的缺失值和异常值进行处理；利用所处理的数据，通过随机森林算法构建电网设备评估的决策树组合模型；基于所构建的决策树组合模型，通过优化样本属性和决策树的数量，提高随机森林算法的分类性能和计算效率；定义多个指标来评价所构建的决策树组合模型。该方法可以预判潜在故障和优化维修优先级，能够减少突发性故障的发生；从而降低维修和停机造成的经济损失，是提升供电服务质量的重要手段。