基于机器学习的电力系统灵活性资源分类模型构建方法

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及基于机器学习的电力系统灵活性资源分类模型构建方法，利用来自电网公司用电记录、负荷采集系统、历史用电数据、天气环境数据以及电力设备运行数据等多个来源的数据，通过随机森林算法进行训练，实现灵活性资源的精确分类。数据首先由人工标注为不同类型，并通过动态约束机制优化决策树的深度和分裂条件，以提高分类精度和鲁棒性。通过量化每个特征在决策树生成过程中的重要性，选择最优特征进行节点分裂，逐步构建出完整的决策树模型；最后通过集成多棵决策树的预测结果，利用投票机制来确定最终的分类输出，完成对电力系统灵活性资源的有效分类，为电力调度与管理提供支持。