基于网格化多源异构数据的台风灾害下杆塔受损数量预测

台风灾害下受灾区域杆塔受损数量预测对提高电网公司防灾减灾能力具有重要意义。为此从全新的统计学习角度出发,基于气象数据、电网数据、地理数据等多源异构数据原始样本,对数据进行分类变量处理、特征筛选、标准化等预处理,并以网格内的杆塔受损数量为响应变量,基于梯度提升决策树算法构建台风灾害下杆塔受损数量预测模型,对台风灾害下配网10 kV杆塔受损数量进行预测。利用广东省徐闻县的数据样本对模型进行训练测试与验证,仿真结果表明所提方法可较为准确地预测台风灾害下配网杆塔受损数量,为电网公司的灾前风险量化评估、制定应急方案等提供辅助决策参考。