Использование машинного обучения для прогнозирования отключений электроэнергии на ЛЭП 110 кВ на основе параметров самих ЛЭП

В рамках данного исследования предложено использование алгоритмов машинного обучения для прогнозирования отключений электрической энергии на линиях электропередачи 110 кВ на основе данных по параметрам самих линий. В качестве алгоритмов машинного обучения были опробованы 5 классификаторов: машина опорных векторов, логистическая регрессия, случайный лес, градиентные бустинги LightGBM Classifier и CatBoostClassifier. Для автоматизации процесса преобразования данных и устранения возможности их утечки использовался пайплайн и компоновщик разнородных признаков, данные для прогнозирования подготавливались методами горячего кодирования для категориальных переменных и стандартизации для количественных.