摘要：為提高配電網(wǎng)在雷擊事件中的防護能力，本文研究了基于大數(shù)據(jù)分析的配電網(wǎng)雷擊事件預(yù)測方法。研究過程中，選取了氣象數(shù)據(jù)、歷史雷擊事件數(shù)據(jù)、地理信息等多個維度的數(shù)據(jù)，并采用XGBoost（extreme gradient boosting）算法對這些數(shù)據(jù)進行處理和預(yù)測。實踐表明，基于大數(shù)據(jù)分析的方法能夠有效提高配電網(wǎng)雷擊事件預(yù)測的準(zhǔn)確性，為配電網(wǎng)的防雷措施提供了科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析；配電網(wǎng)；雷擊事件；XGBoost算法

引言

隨著電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展，配電網(wǎng)的運行環(huán)境日益復(fù)雜。雷擊作為一種自然災(zāi)害，常常導(dǎo)致配電網(wǎng)設(shè)備損壞，甚至引發(fā)大面積停電。因此，研究如何預(yù)測雷擊事件，并采取有效的防護措施，已成為電力系統(tǒng)研究的熱點之一。本文通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，構(gòu)建了一種基于XGBoost（extreme gradient boosting）算法的雷擊事件預(yù)測模型，旨在提高配電網(wǎng)的抗雷能力，保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行[1-2]。

1. 大數(shù)據(jù)分析概述

大數(shù)據(jù)分析是指通過對海量、多維、多樣化的數(shù)據(jù)進行采集、存儲、處理和分析，從中提取有價值的信息和知識的過程。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的生成速度和規(guī)模呈指數(shù)級增長，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法難以應(yīng)對大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)分析通過先進的算法和工具，如分布式計算、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等，對結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行深度挖掘和模式識別，以揭示潛在的規(guī)律和趨勢。其應(yīng)用涵蓋多個領(lǐng)域，如金融、醫(yī)療、能源、交通等，能夠為決策支持、業(yè)務(wù)優(yōu)化和創(chuàng)新提供科學(xué)依據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化發(fā)展。

2. 基于大數(shù)據(jù)分析的配電網(wǎng)雷擊事件預(yù)測方法

2.1 數(shù)據(jù)采集與處理

為構(gòu)建精準(zhǔn)的雷擊事件預(yù)測模型，須通過大數(shù)據(jù)技術(shù)全面獲取并處理與雷擊相關(guān)的多維數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括氣象數(shù)據(jù)、歷史雷擊事件記錄及地理信息數(shù)據(jù)。氣象數(shù)據(jù)涵蓋溫度、濕度、風(fēng)速、氣壓等關(guān)鍵因素，直接影響雷擊事件的發(fā)生；歷史雷擊數(shù)據(jù)提供了雷擊的具體時間、地點和強度，作為模型的實證基礎(chǔ)；地理信息數(shù)據(jù)則涵蓋配電網(wǎng)的地理位置、海拔、植被覆蓋等，影響雷擊發(fā)生的潛在因素。

數(shù)據(jù)采集通過氣象監(jiān)測站、歷史雷擊數(shù)據(jù)庫和地理信息系統(tǒng)等渠道進行，確保數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性。由于數(shù)據(jù)來源多樣，質(zhì)量和格式存在差異，本文采用大數(shù)據(jù)清洗技術(shù)進行預(yù)處理，包括去除噪聲、填補缺失值及標(biāo)準(zhǔn)化處理，確保數(shù)據(jù)可靠性，為模型的精準(zhǔn)預(yù)測奠定基礎(chǔ)。

2.2 預(yù)測模型的構(gòu)建

為實現(xiàn)對配電網(wǎng)雷擊事件的準(zhǔn)確預(yù)測，本文采用了XGBoost算法作為核心預(yù)測模型。XGBoost是一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，因其卓越的抗噪能力和高效的計算性能，在處理復(fù)雜且多維的數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)尤為出色[3-4]。雷擊事件的預(yù)測涉及多種變量，這些變量之間往往存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，并且數(shù)據(jù)中可能包含噪聲和異常值。XGBoost能夠通過逐步優(yōu)化損失函數(shù)，有效地捕捉這些復(fù)雜特征之間的關(guān)系，并在應(yīng)對噪聲數(shù)據(jù)時保持較高的預(yù)測精度。

2.2.1 特征選擇

在構(gòu)建預(yù)測模型的過程中，首先需要對特征進行選擇。特征選擇的目的是通過篩選出對雷擊事件預(yù)測最具影響力的變量，提升模型的預(yù)測能力。根據(jù)雷擊事件的發(fā)生機理，本文選擇了溫度、濕度、風(fēng)速、氣壓和地理位置信息等關(guān)鍵變量作為模型的輸入特征向量。這些變量能夠反映影響雷擊發(fā)生的環(huán)境和地理因素，從而有助于提高模型的預(yù)測精度。

2.2.2 模型訓(xùn)練

在確定了特征之后，接下來進入模型訓(xùn)練階段。XGBoost通過不斷地構(gòu)建新的樹，對之前模型的殘差進行擬合，從而逐步提高整體模型的預(yù)測能力。其核心思想可以表示為

（1）

式中，f（x）是最終的預(yù)測函數(shù)；K表示樹的數(shù)量；Tk（x）表示第k棵樹對輸入特征向量x的預(yù)測結(jié)果。

在每一輪的訓(xùn)練過程中，XGBoost通過最小化目標(biāo)函數(shù)來優(yōu)化模型。目標(biāo)函數(shù)由損失函數(shù)和正則化項構(gòu)成，用以平衡模型的擬合能力和復(fù)雜度[5-6]。其形式為

（2）

式中，L（θ）表示目標(biāo)函數(shù)；θ表示模型的參數(shù)集，包含了所有決策樹中的參數(shù)，包括樹的結(jié)構(gòu)、每個葉子節(jié)點的權(quán)重等；n表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)的樣本數(shù)量；是損失函數(shù)，用于衡量預(yù)測值與實際值yi之間的差異；yi表示第i個樣本的實際值；表示第i個樣本的預(yù)測值，由模型預(yù)測得出；Ω（Tk）是正則化項，用于控制模型的復(fù)雜度，防止過擬合，XGBoost的正則化項與樹的結(jié)構(gòu)相關(guān)，具體表達式為

（3）

式中，Ω（Tk）表示第k棵樹Tk的正則化項；γ是控制樹的復(fù)雜度的正則化參數(shù)，決定了每棵決策樹中葉子節(jié)點的數(shù)量T對目標(biāo)函數(shù)的貢獻，較大的γ值會增加樹的復(fù)雜度懲罰，從而減少樹的葉子節(jié)點數(shù)，使得模型更簡單；T表示決策樹的葉子節(jié)點數(shù)量，每棵決策樹都有若干個葉子節(jié)點，樹的葉子節(jié)點越多，模型越復(fù)雜，通過控制葉子節(jié)點的數(shù)量T，γ參數(shù)影響模型的復(fù)雜度；λ是控制葉子節(jié)點權(quán)重的正則化參數(shù)，用于控制葉子節(jié)點權(quán)重wj的大小，從而影響模型的平滑性，較大的λ值會使得權(quán)重的絕對值更小，使得模型更加平滑，避免過擬合；表示決策樹中所有葉子節(jié)點權(quán)重的平方和，權(quán)重wj代表了每個葉子節(jié)點對最終預(yù)測結(jié)果的貢獻。

為了確保模型的泛化能力，訓(xùn)練過程中采用了交叉驗證的方法[7]。交叉驗證通過將數(shù)據(jù)集分割為多個子集，依次選取一個子集作為驗證集，其余子集用于訓(xùn)練模型。此過程重復(fù)多次，以確保模型在不同數(shù)據(jù)分割情況下的穩(wěn)定性。最終，模型通過綜合不同子集的驗證結(jié)果，調(diào)整其參數(shù)θ，從而達到最佳的預(yù)測性能。

訓(xùn)練結(jié)束后，模型就能通過輸入新的特征向量xnew，輸出預(yù)測結(jié)果，即該特征向量對應(yīng)的雷擊事件的發(fā)生概率。通過這種方式，XGBoost模型能夠利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征關(guān)系，提供高精度的雷擊事件預(yù)測結(jié)果，從而為配電網(wǎng)的防雷措施提供有力的支持。

2.3 預(yù)測模型評估

為全面驗證XGBoost模型在配電網(wǎng)雷擊事件預(yù)測中的有效性，本文使用了多年的歷史雷擊數(shù)據(jù)對模型進行了訓(xùn)練和測試。通過對這些數(shù)據(jù)進行多次實驗，評估了XGBoost模型的預(yù)測性能，并將其與其他常用模型進行了對比分析。

2.3.1 評估指標(biāo)

在評估過程中，模型的表現(xiàn)通過多項指標(biāo)進行衡量，包括均方誤差、均方根誤差和平均絕對誤差[8-10]。這些指標(biāo)分別用于衡量預(yù)測值與實際值之間的偏差和誤差，以確保模型在不同方面的預(yù)測精度。其中，均方誤差記為ME，均方根誤差記為MR，平均絕對誤差記為MA，計算公式為

（4）

（5）

（6）

式中，yi表示實際的雷擊事件值，表示模型預(yù)測的雷擊事件值，N為樣本數(shù)量。均方誤差反映了預(yù)測值與實際值之間的平方差平均值，較為敏感地反映出大的誤差項；均方根誤差是均方誤差的平方根，提供了與實際誤差量綱一致的評估；平均絕對誤差通過絕對值差異的平均值，衡量了整體預(yù)測的精度。在這些評估指標(biāo)的指導(dǎo)下，能夠全面評價XGBoost模型在雷擊事件預(yù)測中的實際表現(xiàn)，確保其在配電網(wǎng)雷擊防護中的應(yīng)用具有可靠性和科學(xué)性。

2.3.2 評估結(jié)果分析

XGBoost模型與其他常用模型在誤差評估指標(biāo)上的對比如表1所示。結(jié)果顯示，XGBoost模型在均方誤差（0.121）、均方根誤差（0.348）和平均絕對誤差（0.072）等關(guān)鍵指標(biāo)上表現(xiàn)最佳，明顯優(yōu)于其他模型，體現(xiàn)了高效性和精確性。

相比之下，決策樹模型的均方誤差為0.184，均方根誤差為0.428，平均絕對誤差為0.098，表現(xiàn)出其在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)時的局限性。隨機森林雖表現(xiàn)稍好，但其誤差仍高于XGBoost，支持向量機和線性回歸的誤差更大，表明它們在雷擊事件預(yù)測中的不確定性較高。

綜合對比可見，XGBoost模型在捕捉雷擊事件復(fù)雜性和處理不確定性方面具有明顯優(yōu)勢，誤差顯著降低，穩(wěn)定性和精確性更強。因此，XGBoost在雷擊預(yù)測中表現(xiàn)卓越，為電力系統(tǒng)的防雷措施提供了科學(xué)依據(jù)。

3. 實際應(yīng)用分析

為驗證XGBoost模型在實際應(yīng)用中的有效性，本文將其應(yīng)用于某地區(qū)配電網(wǎng)的雷擊事件預(yù)測中，并對該地區(qū)近三年的雷擊數(shù)據(jù)進行了分析。通過對比模型預(yù)測結(jié)果與實際雷擊事件的發(fā)生情況，評估XGBoost模型在實際場景中的表現(xiàn)。

3.1 應(yīng)用場景選擇

本文選擇了浙江省寧波市的配電網(wǎng)作為應(yīng)用場景。該地區(qū)夏季雷雨天氣頻繁，配電網(wǎng)受雷擊影響較為嚴重，因此對雷擊事件的精準(zhǔn)預(yù)測需求較高。數(shù)據(jù)來源包括當(dāng)?shù)貧庀缶痔峁┑膶崟r氣象數(shù)據(jù)（如溫度、濕度、風(fēng)速、氣壓等），以及電力公司記錄的歷史雷擊事件數(shù)據(jù)（包括雷擊發(fā)生的時間、地點、強度等），并結(jié)合地理信息系統(tǒng)中的配電網(wǎng)地理位置數(shù)據(jù)進行分析。

3.2 預(yù)測模型應(yīng)用結(jié)果分析

在該應(yīng)用場景中，使用XGBoost模型對近三年的雷擊事件進行了預(yù)測，并將預(yù)測結(jié)果與實際發(fā)生的雷擊事件進行了對比分析。該地區(qū)配電網(wǎng)雷擊事件預(yù)測的結(jié)果如表2所示，其中包括預(yù)測的雷擊事件數(shù)量與實際發(fā)生的雷擊事件數(shù)量，以及預(yù)測準(zhǔn)確率。其中，預(yù)測準(zhǔn)確率是衡量預(yù)測模型性能的關(guān)鍵指標(biāo)之一，用于表示模型預(yù)測結(jié)果與實際情況的吻合程度。在本文的應(yīng)用中，預(yù)測準(zhǔn)確率指的是XGBoost模型預(yù)測的雷擊事件數(shù)量與實際發(fā)生的雷擊事件數(shù)量之間的比率。較高的預(yù)測準(zhǔn)確率表明模型的預(yù)測結(jié)果非常接近實際情況，反映了其在雷擊事件預(yù)測中的高精度。

由表2可知，在過去三年中，XGBoost模型對該地區(qū)配電網(wǎng)雷擊事件的預(yù)測準(zhǔn)確率均保持在99%以上。這表明XGBoost模型在實際應(yīng)用中表現(xiàn)出極高的預(yù)測精度，能夠準(zhǔn)確地預(yù)測雷擊事件的發(fā)生，誤差非常小。特別是在2024年的數(shù)據(jù)中，預(yù)測準(zhǔn)確率達到99.30%，進一步驗證了XGBoost模型在處理不同年份的雷擊數(shù)據(jù)時，能夠保持穩(wěn)定且有極高的預(yù)測性能。

結(jié)語

本文詳細描述了如何利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)構(gòu)建配電網(wǎng)雷擊事件的預(yù)測模型，并深入分析了XGBoost算法在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)。通過使用XGBoost模型，有效處理了氣象數(shù)據(jù)、歷史雷擊事件記錄和地理信息等多維數(shù)據(jù)中的復(fù)雜性、不確定性和異常值，確保了預(yù)測結(jié)果的高精度和穩(wěn)定性。此外，XGBoost模型憑借其強大的抗噪能力和優(yōu)化的決策樹結(jié)構(gòu)，能夠精準(zhǔn)捕捉雷擊事件的潛在影響因素，展現(xiàn)出卓越的預(yù)測性能。該模型邏輯嚴謹，推理清晰，具有較強的可解釋性，為配電網(wǎng)的防雷措施提供了科學(xué)、可靠的決策支持。

參考文獻：

[1]徐戰(zhàn)威.大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在通信網(wǎng)絡(luò)運維中的應(yīng)用[J].通訊世界，2024，31（5）： 160-162.

[2]索基源，李元奎，崔金龍，等.基于XGBoost算法的船舶油耗預(yù)測模型[J].中國航海，2024，47（2）：153-159.

[3]劉天樂，徐梟，付博偉，等.基于回歸決策樹的測量設(shè)備無關(guān)型量子密鑰分發(fā)參數(shù)優(yōu)化[J].物理學(xué)報，2023，72（11）：39-48.

[4]趙小艷，蔣海昆，孟令媛，等.基于決策樹的川滇地區(qū)地震序列類型判定特征重要性研究[J].地震研究，2024，47（3）：321-335.

[5]王粲，鄒偉東，夏元清.基于衰減正則化項的I-ELM智能制造動態(tài)調(diào)度[J].人工智能，2023（1）：17-28.

[6]中廣核風(fēng)電有限公司.一種用于數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)集成分發(fā)方法：CN202410238959.2[P].2024-06-04.

[7]李佳靜，林少聰，鄭寒秀.一種分層SMOTE交叉驗證法[J].閩江學(xué)院學(xué)報，2024，45（2）：56-68.

[8]林東方，朱凱林，謝建，等.病態(tài)問題解算精度的相對均方誤差比較分析方法[J].大地測量與地球動力學(xué)，2024，44（7）：704-708.

[9]陳珂，仇榮生.基于面形均方根誤差的成像主鏡拓撲優(yōu)化設(shè)計[J].光學(xué)學(xué)報，2022，42（20）：91-96.

[10]李彬，杜丁香，王興國，等.基于平均絕對誤差的海上風(fēng)電經(jīng)柔直送出系統(tǒng)交流海纜縱聯(lián)保護[J].電測與儀表，2022，59（6）：122-129.

作者簡介：李修娟，碩士研究生，1743699068@qq.com，研究方向：神經(jīng)動力學(xué)分析與控制。