融合改进SMOTE与Stacking算法的输电通道树线放电因子风险状态评估

当前，对电力系统输电通道的风险评估手段以规则方法为主，往往对输电线路结构本身的特征考虑较少。基于KNN、决策树和SVM模型，提出了一种融合改进SMOTE与Stacking的机器学习算法，实现了对输电通道中树线放电因子的风险评估预测，该算法能较好地解决数据集没有明确正常样本数据，且异常样本类型分布不平衡的问题。通过与Bagging集成算法、融合SMOTE与Stacking算法对比，验证了所提算法的有效性与先进性，为后续输电通道其他因子基于机器学习的风险评估奠定了基础。