10、智能模型与电网惯性估计技术解析

智能模型与电网惯性估计技术解析

在现代科技发展中，智能模型在地铁轨道电路维护以及电网惯性估计等领域发挥着重要作用。下面将详细介绍相关技术的原理、实现方法以及实验结果。

地铁轨道电路维护的智能模型

在地铁运营中，轨道电路的维护至关重要。特别是在出现轨道电路误占用故障时，需要一种智能工具来判断是否需要进行维护。

模型构建与优化步骤

• 模型训练与测试 ：每周使用数据 $D_j$ 训练模型 $f_j$，并使用 $D_{j + 1} \setminus D_j$ 测试模型性能。
• 性能评估指标 ：通过四个指标衡量模型质量，分别为正样本错误率（False Positive %）、负样本错误率（False Negative %）、正样本负翻转率（Negative Flips on Positive %）和负样本负翻转率（Negative Flips on Negative %）。
• 超参数调优 ：使用经典的留一法对 XGBoost 进行超参数调优，搜索范围如下：
  • $\lambda_2 \in {0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100}$
  • $\eta \in {0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05}$
  • $d \in {3, 5, 10}$
  • $\gamma \in {0, 0.01, 0.02, 0.04, 0.1}$
  • $fs