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基于决策树和随机森林的电压稳定裕度评估的任务书
任务书
任务名称：基于决策树和随机森林的电压稳定裕度评估
任务背景：
随着电力系统的不断发展和变革，电力系统的稳定性和可靠性成为社会和经济发展的重要因素之一。电力系统的电压稳定性是电力系统正常运行和负荷承受能力的重要保障。电力系统失稳、事故、停电等问题不仅会对电力系统本身造成巨大损失，也会对生产、生活等方方面面产生不同程度的影响。
电力系统电压稳定性在运行过程中会受到很多因素的影响，如负荷变化、故障发生等，因此需要对电压稳定裕度进行评估，及时发现电力系统电压失稳的风险，采取相应的控制措施保证电力系统的安全稳定运行。
传统的电压稳定裕度评估方法主要依靠经验公式或运行经验调整，存在主观性和不足之处。因此，基于机器学习的电压稳定裕度评估方法在近年来得到了越来越广泛的关注和运用。本任务采用决策树和随机森林算法对电力系统的电压稳定裕度进行评估。
任务目标：
本任务旨在开发一种基于决策树和随机森林的电压稳定裕度评估方法，实现对电力系统电压稳定裕度的自动评估，并构建评估模型实现一定的精度与准确性。
任务内容：
1.收集电力系统电压稳定裕度评估所需的相关数据，包括电力系统负荷变化数据、电力系统运行状态数据、电力系统故障数据等。
2.对数据进行预处理和清洗，包括缺失值处理、异常数据处理、数据标准化、数据归一化等操作。
3.采用决策树算法对电力系统电压稳定裕度进行评估，建立决策树模型并进行训练、优化和验证。
4.采用随机森林算法对电力系统电压稳定裕度进行评估，建立随机森林模型并进行训练、优化和验证。
5.对比和评估决策树算法和随机森林算法的评估结果，评估模型的精度和准确性。
6.根据评估结果提出建议和改进措施，为电力系统的电压稳定裕度提供有效的评估和保证措施。
任务要求：
1.对电力系统的电压稳定裕度有一定的了解。
2.熟练掌握决策树算法和随机森林算法的原理与操作，具备一定的机器学习理论知识。
3.具备一定的数据处理和分析能力，掌握数据预处理和清洗方法。
4.具备一定的编程能力，熟悉Python等编程语言及机器学习开源库的使用。
5.学习和掌握科研论文写作及相关规范，撰写符合规范的技术报告。
6.了解电力系统安全稳定运行的基本原理和规范。
参考文献：
1.刘峰、张岩.电力系统电压稳定裕度评估及改进措施研究[J].电力建设,2015,36(8):15-20.
2.BreimanL.RandomForests[J].MachineLearning,2001,45(1):5-32.
3.QuinlanJR.C4.5:ProgramsforMachineLearning[M].MorganKaufmannPublishers,1993.