基于WRSR和BOA-Catboost的电力用户分类模型研究
Zhejiang dianli（2023）
Abstract
售电企业对电力用户进行合理评估是开展售电业务的关键.针对当前评估方法存在的评估不全面、应用性不强等问题,提出一种基于WRSR(加权秩和比)和Catboost算法的电力用户分类模型.首先使用WRSR对现有电力用户进行分档并标记;接着使用Catboost算法学习分类规律,构建分类器,同时采用BOA(贝叶斯优化算法)优化Catboost的超参数,提升分类效果;最后根据模型分析每个特征的重要程度,并按重要性分数对用户特征进行筛选.实验结果表明:该方法能实现电力用户的合理分类;所提分类模型与其他机器学习模型相比准确性更高,可解释性更好.
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Key words
power user labels,weighted rank-sum ratio,user classification,catboost,bayesian optimization
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