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龙图腾网获悉江苏省电力试验研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种基于随机森林模型的低压转供识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118739259B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410727973.9，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于随机森林模型的低压转供识别方法及系统是由周祉君;陈烨;陈锦铭;赵新冬;朱金炜设计研发完成，并于2024-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随机森林模型的低压转供识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于随机森林模型的低压转供识别方法及系统，该方法包括：获取台区及低压用户的每日冻结电表示数、分时点的有功功率、分时点的电表冻结示数数据；对数据预处理消除噪声和异常值；获取台区拓扑联络关系及台区与用户的基本台账数据；从经预处理后数据中提取关键特征，为数据集标记是否转供、转供类型的标签，划分样本集；构建随机森林模型；对模型训练与测试；通过低压转供识别预测台区是否转供以及转供类型，结合台区分时功率掉零或分时线损为负值的时间段及台区拓扑联络关系，最终输出低压转供识别结果，包括转入出台区信息、转供类型、转供开始结束时间。本发明的自动识别转供功能显著提高了低压转供识别的效率和经济性。

本发明授权一种基于随机森林模型的低压转供识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于随机森林模型的低压转供识别方法，其特征在于，包括： 量测数据获取：从用电信息采集系统中，获取台区及低压用户的每日冻结电表示数、分时点的有功功率、分时点的电表冻结示数数据； 量测数据预处理：对获取的数据进行预处理，利用isnull函数识别出其中缺失值，利用中位数绝对值偏差法识别异常值，利用拉格朗日多项式插值法对识别出的异常值和缺失值进行填充处理； 台账数据获取：获取台区拓扑联络关系，以及台区与用户的基本台账数据； 特征提取：从预处理后的数据及台区台账数据中提取数据特征，结合台区是否转供、转供类型标签，形成样本集，将样本集随机划分为训练样本集、验证样本集，测试样本集； 模型构建：选取Scikit-learn库中的随机森林模型，根据样本信息设置随机森林模型初始的超参数范围，并利用网络搜索方法，选取最佳超参数值，构建出基础随机森林模型； 模型训练与测试：将训练样本集的特征数据导入基础随机森林模型，每次进行训练时，随着模型训练达到预设树的数量，基础随机森林模型的训练就会停止，最后基础随机森林模型根据所有树预测类别的众数，输出台区是否转供、转供类型的结果； 训练基础随机森林模型过程中，利用网格搜索方法，对超参数在范围内进行调整，选取基础随机森林模型在验证样本集上达到预测准确率最优的结果，最终获得随机森林分类模型； 利用测试样本集对随机森林分类模型进行测试，并利用精确率、召回率及F1分数对随机森林模型进行性能评价； 低压转供识别：通过模型预测台区是否转供以及转供类型，结合台区分时功率掉零或分时线损为负值的时间段及台区拓扑联络关系，最终输出低压转供识别结果，包括转入出台区信息、转供类型、转供开始结束时间。

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