电力系统中异常事件的预测

1/1电力系统中异常事件的预测第一部分异常事件预测的意义和价值 2第二部分电力系统异常事件的类型 4第三部分异常事件预测方法概述 7第四部分基于机器学习的预测算法 9第五部分基于大数据分析的异常检测 11第六部分时序异常检测与预测 14第七部分实时监控与预警系统 17第八部分异常事件预测的挑战和展望 20

第一部分异常事件预测的意义和价值异常事件预测的意义和价值

1.提高系统可靠性

异常事件预测通过及早发现潜在的故障征兆，帮助电力系统运营商采取预防措施，避免重大故障的发生。通过预测异常事件，运营商可以：

*优化维护计划，在故障发生前进行预防性维护。

*调整系统运行参数，降低故障发生的风险。

*采取紧急措施，防止异常事件升级为系统级故障。

2.减少停电成本

重大停电事件会造成巨大的经济损失和社会影响。异常事件预测通过避免或减轻停电事件，可以显著减少停电成本，包括：

*恢复系统所需的人员和材料费用。

*停电期间的收入损失和业务中断。

*客户的不满和声誉损失。

3.优化系统运营

异常事件预测可帮助运营商优化系统运营，提高效率和降低成本。通过预测异常事件，运营商可以：

*优化发电调度，避免过载和频率偏差。

*预测电力需求高峰，提前采取措施保障电力供应。

*提高输电网络的稳定性，减少线路事故的发生率。

4.增强电网弹性

电网弹性是指电网抵御和应对极端事件的能力。异常事件预测是增强电网弹性的关键组成部分。通过预测异常事件，运营商可以：

*识别电网最薄弱的环节，并采取措施提高其弹性。

*优化应急响应计划，确保在异常事件发生时迅速有效地恢复系统。

*提高电网对自然灾害、网络攻击和人为错误的抵抗力。

5.促进可再生能源整合

可再生能源发电具有间歇性和波动性的特点，给电网稳定性带来挑战。异常事件预测可帮助运营商整合可再生能源，同时保持电网的安全和可靠。通过预测异常事件，运营商可以：

*提前规划可再生能源的发电出力预测，避免电网的不平衡。

*优化储能系统的调度，弥补可再生能源的波动。

*提高可再生能源并网的稳定性，减少对化石燃料发电的依赖。

6.改善客户服务

异常事件预测可帮助电力公司改善客户服务。通过预测异常事件，公司可以：

*向客户提前发出停电预警，让他们做好应对措施。

*加快停电修复时间，减少客户的不便。

*提供更准确的电力供应信息，提高客户满意度。

7.数据统计和分析

异常事件预测可以生成大量数据，这些数据可用于统计分析和建模。通过分析历史异常事件数据，运营商可以：

*识别故障的常见原因和模式。

*评估不同预测模型的性能和准确性。

*开发更有效的预测算法，提高异常事件预测的可靠性。

总结

异常事件预测是电力系统运营和管理的关键组成部分。它通过提高系统可靠性、减少停电成本、优化系统运营、增强电网弹性、促进可再生能源整合、改善客户服务和提供数据统计和分析，为电力公司带来巨大的价值。随着预测技术的发展，异常事件预测的准确性和可靠性将进一步提高，为电力系统的安全和可靠运行提供更坚实的基础。第二部分电力系统异常事件的类型关键词关键要点电力系统瞬态事件

1.由电力系统中突然的变化引起的瞬时波动或扰动，持续时间短。

2.包括三相短路、单相接地故障、雷击和操作切换等事件。

3.这些事件会导致电压骤降、电流激增，进而对设备造成损坏。

电力系统稳定性事件

1.当电力系统无法维持平衡时发生的事件。

2.包括频率稳定性、电压稳定性和旋转机械稳定性事件。

3.导致这些事件的原因包括需求和发电之间的不平衡、短路和发电机丢失。

电力系统故障事件

1.导致电力系统无法正常运行的重大事件。

2.包括设备故障、输电线路故障和变电站故障等。

3.这些事件可能造成大面积停电和设备损坏。

电力系统谐振事件

1.电力系统中频率为系统固有频率的分量振荡。

2.由系统参数（电感、电容和阻抗）的组合决定。

3.过高的谐振可能导致设备损坏和系统不稳定。

电力系统过电压事件

1.电力系统中电压超过正常范围的事件。

2.由雷击、电感性负载切换和系统故障等原因引起。

3.过电压可能导致绝缘击穿和设备损坏。

电力系统过流事件

1.电力系统中电流超过正常范围的事件。

2.由短路、过载和负载切换等原因引起。

3.过流可能导致电线起火、熔断器跳闸和设备损坏。电力系统异常事件的类型

电力系统异常事件是指扰动正常系统运行并可能导致设备损坏、停电或其他安全隐患的不期望现象。根据发生的阶段和性质，电力系统异常事件可以分为以下几类：

发电厂异常

*机组跳闸：由于保护动作或内部故障，发电机组突然断开与电网的连接。

*锅炉爆炸：燃烧室发生爆炸，导致锅炉受损或破坏。

*变压器爆炸：变压器绝缘故障导致爆炸，造成设备损坏或火灾。

*失火：发电厂发生火灾，波及设备或建筑物。

*自然灾害：地震、洪水、飓风等自然灾害对发电厂造成损坏或影响。

输电线路异常

*雷击：雷电击中线路，导致绝缘击穿或塔架损坏。

*短路：线路导线相互接触或接触到外物，造成大电流短路。

*断线：线路导线因各种原因断开，导致线路故障。

*塔架倒塌：塔架结构受损或基础不稳定，导致塔架倒塌。

*风灾：强风引起导线舞动或拉断，导致线路故障。

变电站异常

*设备故障：变压器、开关、断路器等设备发生故障，导致无法正常运行。

*短路：变电站内部发生短路，造成设备损坏或停电。

*绝缘击穿：设备绝缘失效，导致短路或过电压。

*火灾：变电站内部发生火灾，波及设备或建筑物。

*人身事故：工作人员在变电站工作期间发生事故，影响设备运行。

配电系统异常

*线路故障：线路短路、断线、绝缘损坏等导致的故障。

*变压器故障：配电变压器发生故障，导致供电中断。

*用户故障：用户设备故障或不当操作，引起线路过载或短路。

*自然灾害：暴雨、冰冻、地震等自然灾害对配电系统造成损坏或影响。

*人为破坏：人为破坏电杆、线路或变压器等设施，导致供电中断。

系统异常

*频率波动：系统发电量和负荷不平衡，导致系统频率发生异常波动。

*电压波动：系统电压受发电量、负荷和输电线路的影响而发生异常波动。

*谐波：功率电子设备、非线性负载等注入系统中的高次谐波，干扰正常运行。

*暂态过电压：雷击、开关操作、故障等引起的高幅值暂态过电压。

*电磁干扰：来自外界或系统内部的电磁干扰影响电力设备正常运行。

其他异常

*网络攻击：利用互联网和网络技术对电力系统进行恶意攻击。

*物理破坏：对电力设施进行物理破坏，导致设备损坏或供电中断。

*人为失误：工作人员操作失误，造成设备故障或系统异常。第三部分异常事件预测方法概述关键词关键要点主题名称：基于统计的方法

1.使用历史数据建立统计模型，识别异常事件的模式和特征。

2.应用概率分布、时间序列分析和贝叶斯方法等统计技术进行异常检测。

3.对统计模型进行训练和验证，以实现高预测精度和泛化能力。

主题名称：基于规则的方法

异常事件预测方法概述

电力系统异常事件预测至关重要，可提高电网弹性、可靠性和安全性。异常事件预测方法可分为基于数据驱动和基于模型驱动两种主要类型。

基于数据驱动的方法

*统计方法：利用历史数据中的模式和规律，建立统计模型对异常事件进行预测。常见方法包括时间序列分析、回归分析等。

*机器学习和深度学习：采用机器学习算法和深度神经网络，从历史数据中学习并识别异常模式。可处理高维、非线性数据，预测性能优异。

*数据挖掘技术：通过关联规则挖掘、聚类分析等技术，从数据中提取有意义的模式和信息，发现异常事件发生的规律。

基于模型驱动的方法

*物理模型：基于电力系统物理特性建立数学模型，通过仿真模拟系统在异常工况下的行为，预测异常事件发生的可能性。

*专家系统：将电力系统专家的知识和经验编入规则库，提供异常事件的判断和预测。

*混合模型：结合数据驱动和模型驱动方法，利用数据分析发现系统规律，并通过模型校准和验证提高预测准确性。

具体方法

异常事件预测的具体方法包括：

*状态估计方法：利用实时测量数据，估计电力系统当前状态，并通过与正常状态的比较识别异常变化。

*基于阈值的监测方法：设置特定参数或指标的阈值，当系统测量值超过阈值时，发出异常报警。

*基于模式识别的监测方法：分析系统数据中的模式，识别异常模式或事件序列，并提前预警。

*基于频谱分析的监测方法：利用频谱分析技术，识别系统中异常振荡或谐波分量，预示着异常事件的发生。

*基于故障信号的监测方法：分析电力系统中的故障信号，如保护装置动作信号、故障电流信号等，快速识别异常事件类型。

应用领域

异常事件预测方法广泛应用于电力系统中，包括：

*故障预测：预防线路故障、变压器故障、母线故障等。

*负荷异常预测：预测负荷的急剧变化或异常尖峰。

*电压波动预测：预防电压过高或过低，识别电压不稳定。

*谐波谐振预测：预测谐波谐振的发生，避免系统损坏。

*过流保护预测：预测可能导致过流保护动作的异常事件，优化保护设置。第四部分基于机器学习的预测算法关键词关键要点【基于监督学习的分类算法】：

1.建立分类模型，根据历史异常事件数据训练模型，学习异常事件发生的规律和特征。

2.利用模型对新的数据进行分类，将数据分为正常或异常两类。

3.常见的分类算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。

【基于无监督学习的聚类算法】：

基于机器学习的预测算法

机器学习是一种人工智能技术，它使计算机能够从数据中学习，而无需明确编程。在电力系统异常事件预测中，机器学习算法通过从历史数据中识别模式和相关性来预测未来的事件。常用的基于机器学习的预测算法包括：

1.监督学习算法

*决策树：将数据划分为较小的子集，直到每个子集包含相同类别的实例。决策树利用一系列决策规则对异常事件进行分类。

*支持向量机（SVM）：通过在数据点之间创建一个超平面来分离数据点，该超平面会最大化超平面到最近数据点的距离。SVM可用于检测异常事件，因为它可以识别数据中的复杂非线性模式。

*随机森林：结合多个决策树，每个树都训练在不同子集的数据上。随机森林通过对这些决策树的预测进行平均来降低方差并提高准确性。

2.无监督学习算法

*聚类算法：将数据点聚集成具有相似特征的组。聚类算法可用于识别异常事件，因为异常值通常与其他数据点形成不同的组。

*奇异值分解（SVD）：将数据分解为一组奇异值和奇异向量。SVD可用于检测数据中的异常值，因为异常值会产生较大的奇异值。

*主成分分析（PCA）：通过将数据投影到具有最大方差的新坐标系上，来减少数据的维度。PCA可用于检测异常事件，因为它可以突出数据中的异常模式。

3.时间序列学习算法

*长短期记忆（LSTM）：一种递归神经网络，专门设计用于处理时间序列数据。LSTM可以学习时间序列中的长期依赖关系，并可用于预测异常事件的发生。

*卷积神经网络（CNN）：一种多层神经网络，用于处理具有空间或时间维度的数据。CNN可用于检测时间序列中的模式和异常值。

*自回归滑动平均（ARIMA）：一种统计模型，用于预测时间序列数据。ARIMA可以捕获时间序列中的趋势、季节性和随机性，并可用于预测异常事件的发生。

4.混合算法

*集成算法：结合多个机器学习算法，利用它们的优势。例如，集成算法可以结合监督学习算法和无监督学习算法，以提高异常事件预测的准确性。

*深度学习算法：使用多层神经网络来处理数据。深度学习算法可以学习数据中的复杂模式和层次特征，并可用于预测异常事件的发生。

选择和评估预测算法

选择和评估基于机器学习的预测算法是一个迭代过程，涉及以下步骤：

*收集和准备数据：收集历史异常事件数据，并将其清理和预处理。

*选择算法：根据数据特征和预测目标选择合适的算法。

*训练和优化算法：使用训练数据训练算法，并使用验证数据调整超参数以优化性能。

*评估算法：使用测试数据评估算法的准确性、召回率和F1得分等指标。

*部署算法：将最佳算法部署到实时系统中，以预测异常事件。第五部分基于大数据分析的异常检测基于大数据分析的异常检测

大数据分析在电力系统异常事件预测中扮演着至关重要的作用。通过收集、处理和分析海量的电力系统数据，可以识别设备异常、线路故障、电力需求波动等潜在异常事件。

以下是大数据分析在异常检测中的具体应用：

#数据采集和处理

异常检测的第一步是收集系统中相关的电力数据。这些数据可以包括传感器测量值、变电站状态信息、电网拓扑结构和历史操作记录等。数据采集通常通过自动化测量系统和智能电网设备完成。

收集到的原始数据通常是大量且无序的。因此，需要进行数据预处理，包括数据清洗、数据归一化和数据集成。数据清洗可以去除噪声、异常值和缺失数据。数据归一化确保不同变量具有可比性。数据集成将来自不同来源的数据合并成一个统一的数据集。

#特征工程和数据挖掘

数据预处理后，需要对数据进行特征工程，以提取与异常事件相关的有用特征。特征工程包括特征选择、特征转换和特征组合。

特征选择可以识别与异常事件最相关的变量。特征转换可以将原始特征转换为更具描述性或判别性的特征。特征组合可以创建新的特征，表示原始特征之间的关系。

数据挖掘技术，如聚类、分类和关联规则挖掘，可以用于从数据集中提取隐藏的模式和关系。这些模式可以帮助识别潜在的异常事件。

#异常检测算法

根据提取的特征，可以使用各种异常检测算法来检测偏离正常操作模式的数据点。这些算法包括：

*距离度量法：比较数据点与正常数据分布之间的距离。

*统计模型法：使用统计模型来描述正常数据，并检测与模型不一致的数据点。

*机器学习法：利用机器学习算法来建立正常数据模式，并识别偏离该模式的数据点。

#模型评估和部署

异常检测模型的性能需要通过使用历史数据进行评估。评估指标包括准确率、召回率和F1值。

部署异常检测模型涉及将其集成到电力系统监控和控制系统中。该模型可以实时处理数据并发出异常事件警报。

#实时监测和预警

部署异常检测模型后，它可以实时监测电力系统数据并发出异常事件预警。这些预警可以帮助运营商及时采取措施，防止异常事件升级为大规模故障。

#优势和挑战

基于大数据分析的异常检测具有以下优势：

*能够处理海量数据，识别复杂模式和关系。

*可实时监测电力系统，提供早期预警。

*提高电力系统的可靠性和安全性。

然而，也存在一些挑战：

*数据质量和完整性至关重要。

*算法选择和模型调优需要专业知识。

*实时处理海量数据需要强大的计算资源。第六部分时序异常检测与预测关键词关键要点基于状态估计的时序异常检测

1.利用状态估计模型对电力系统进行实时监测，通过观测值和模型预测值之间的差异来检测异常事件。

2.采用卡尔曼滤波或贝叶斯估计等技术对系统状态进行估计，并使用统计检验（如霍尔特-温特斯法检验）来识别异常偏离。

3.该方法适用于检测系统中缓慢变化的异常，如设备老化和负荷突变。

基于监督学习的时序异常检测

1.收集历史异常事件数据，并将其作为训练集训练机器学习模型。

2.利用支持向量机、随机森林或神经网络等监督学习算法，学习正常时序数据的特征。

3.当新观测数据偏离学习到的特征时，模型会将其识别为异常事件。该方法适用于检测模式化的异常，如周期性故障和故障模式。

基于非监督学习的时序异常检测

1.利用自编码器或聚类算法等非监督学习技术，从正常时序数据中提取潜在特征。

2.使用重建误差或距离度量来检测异常事件，即观测数据与提取特征之间的差异较大的数据点被认为是异常的。

3.该方法适用于检测未曾见过的异常，如突然故障和网络攻击。

基于序列到序列预测的时序异常预测

1.利用循环神经网络或变压器等序列到序列模型对正常时序数据进行建模和预测。

2.训练模型预测未来一段时间内的系统状态，并将其与实际观测值进行比较，以识别异常偏差。

3.该方法适用于预测瞬态异常，如继电保护动作和故障过电压。

基于生成模型的时序异常预测

1.利用生成对抗网络或变分自编码器等生成模型学习正常时序数据的分布。

2.通过生成新数据点的方式来模拟异常事件，并利用生成模型对新数据点进行评分，以识别异常和预测其发生时间。

3.该方法适用于检测和预测罕见且难以观察到的异常，如网络威胁和设备故障。

基于混合模型的时序异常预测

1.结合多种时序异常检测和预测方法，以提高异常识别的鲁棒性和准确性。

2.利用异常检测方法识别潜在异常，并使用预测方法进一步预测异常的发生时间和严重性。

3.该方法适用于复杂电力系统中多类型的异常识别和预测，例如设备故障、负荷变动和网络攻击。时序异常检测与预测

时序异常检测与预测是电网运维中的重要技术手段，其目的是识别和预测电网系统中的异常事件，以便采取提前措施，保障电网安全稳定运行。

1.时序异常检测

时序异常检测是指识别与正常运行模式明显不同的异常时序数据。常见的时序异常检测技术包括：

*基于统计的方法：通过建立时序数据的统计模型，检测偏离模型范围的异常值。例如，使用均值和方差来计算异常得分。

*基于滑动窗口的方法：使用滑动窗口来跟踪时序数据的近期趋势和波动，检测突发的异常变化。

*基于特征提取的方法：从时序数据中提取特征，如趋势、周期性和尖峰，并利用这些特征建立异常检测模型。

2.时序异常预测

时序异常预测是指基于历史数据预测未来时序数据中的异常事件。常见的时序异常预测技术包括：

*时间序列模型：使用时间序列模型，如自回归集成移动平均（ARIMA）模型或滑动平均（SMA）模型，预测未来数据并检测异常偏差。

*机器学习算法：利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）或随机森林（RF），训练模型以识别异常时序模式。

*专家系统：基于电网专家的经验和知识，建立专家系统来检测和预测异常事件。

3.时序异常检测与预测在电力系统中的应用

时序异常检测与预测技术在电力系统中有着广泛的应用，主要包括：

*电力需求预测：预测电力负荷的变化，识别异常需求模式，便于电网调度和规划。

*故障诊断：通过监测电网系统中关键参数的时序数据，识别异常事件，如变压器过热、线路故障或谐波干扰。

*事件预防：基于历史异常事件数据，预测未来潜在的高风险事件，并采取预防措施，降低电网运行风险。

*储能优化：利用时序异常预测技术，优化储能系统的充放电策略，提高电网调峰能力和稳定性。

4.时序异常检测与预测的挑战

时序异常检测与预测在电力系统中面临着以下挑战：

*数据噪音和异常值：电网系统中存在大量的噪声和异常值，给异常检测和预测带来困难。

*高维度和复杂性：电力系统具有高维度和复杂性，导致异常数据的识别和预测变得复杂。

*实时性要求：电力系统异常事件需要及时检测和预测，对算法的实时性提出较高要求。

综上所述，时序异常检测与预测是电力系统运维中的关键技术，通过识别和预测异常事件，可以提高电网的安全稳定运行水平。随着大数据技术和人工智能算法的不断发展，时序异常检测与预测技术将得到进一步完善，为电力系统的可靠性和安全提供有力的支持。第七部分实时监控与预警系统关键词关键要点实时状态估计

1.实时监控与预警系统的基础，通过采集和处理大量数据，获取电力系统当前状态的实时信息。

2.利用状态估计算法，根据测量值对系统状态进行估计，包括电压、电流、有功功率和无功功率等。

3.算法不断更新，并结合人工智能技术，提高估计精度和速度，为预警系统提供可靠的数据基础。

事件检测与分类

1.实时监测系统不断分析状态估计结果，识别异常事件。

2.运用机器学习和深度学习技术，结合历史数据和专家知识，对事件进行分类，如故障、过载、不稳定等。

3.不同事件对应不同的预警策略，提升预警系统的针对性。

预警策略制定

1.根据事件分类，制定针对性的预警策略。

2.考虑事件严重程度、影响范围和处理时效等因素。

3.预警策略持续优化，结合人工智能技术进行动态调整，提高预警准确性和及时性。

预警信息发布

1.将预警信息及时准确地发送给相关人员。

2.采用多种发布渠道，如短信、邮件、APP等。

3.预警信息包含事件类型、位置、严重程度和处理建议等关键内容。

应急响应与处理

1.预警信息触发应急响应机制。

2.采取有效措施处理异常事件，如调整发电出力、改变线路拓扑、切除故障设备等。

3.整个过程与预警系统联动，实现快速响应和高效处置。

系统评估与优化

1.定期评估预警系统的性能，包括预警准确率、及时性和有效性。

2.根据评估结果优化系统，提高预警能力。

3.结合前沿技术，如人工智能、物联网和大数据分析，持续提升系统性能。实时监控与预警系统

实时监控与预警系统是电力系统异常事件预测中的关键组成部分，通过监测系统运行状态，分析数据，及时发现异常情况并发出预警，为采取相应措施赢得宝贵时间。

系统架构与功能

实时监控与预警系统通常包括以下主要模块：

*数据采集与传输：从各个变电站、电厂和其他关键设备采集实时数据，并通过网络或其他通信方式传输到集中式监控中心。

*数据处理与存储：接收并处理来自各个源的数据，包括电气参数、保护动作、告警事件等。这些数据被存储在一个集中式数据库中，方便历史分析和趋势跟踪。

*实时分析：对采集到的数据进行实时分析，识别异常模式和偏差。采用多种分析技术，如统计分析、规则检查、机器学习模型等。

*预警机制：当分析结果表明存在异常情况时，系统会触发警报，向操作人员或控制中心发出预警通知。预警级别通常分为几级，从信息性警报到紧急警报。

*事件管理：预警一旦触发，事件管理系统将启动，记录事件详细信息，生成事件报告，并采取适当的行动，如自动切换操作或人员干预。

先进分析技术

随着人工智能和机器学习技术的发展，实时监控与预警系统中的分析技术也在不断进步。以下是一些常用的先进分析技术：

*模式识别：通过分析历史数据，识别异常事件发生的模式。

*机器学习：利用机器学习算法，训练模型来预测异常事件。

*时间序列分析：分析数据的时间序列模式，识别偏差和趋势。

*专家系统：利用专家知识，开发规则和推论引擎，对异常情况进行诊断。

数据质量与系统可靠性

实时监控与预警系统高度依赖于数据质量和系统可靠性。因此，以下措施至关重要：

*确保数据准确性：定期校准传感器和测量设备，确保数据准确且可靠。

*冗余设计：采用冗余数据采集和通信路径，以提高系统可靠性。

*故障切换机制：发生故障时，系统应能够自动切换到备用数据源或分析模块，以确保непрерывность服务。

优点与局限性

实时监控与预警系统在电力系统异常事件预测中具有以下优点：

*实时性：可以实时监控系统运行状态，及时发现异常情况。

*准确性：通过先进的分析技术，可以提高异常事件识别的准确性。

*预防性：可以提前预测异常事件，为采取预防措施提供时间。

*可重复性：系统可以自动生成事件报告，便于事件分析和改进。

然而，实时监控与预警系统也存在一些局限性：

*成本：部署和维护实时监控与预警系统需要大量投资。

*数据量：电力系统产生大量数据，处理和分析这些数据可能具有挑战性。

*误报：异常事件预测系统可能会产生误报，导致不必要的操作或停机。

结论

实时监控与预警系统是电力系统异常事件预测不可或缺的一部分。通过先进的分析技术和对数据质量和系统可靠性的关注，这些系统可以提高对异常事件的识别和响应速度，并有助于防止重大事故的发生。随着技术的发展，实时监控与预警系统在电力系统安全性和稳定性中将继续发挥越来越重要的作用。第八部分异常事件预测的挑战和展望关键词关键要点数据获取与处理

1.实时监控数据的获取和清洗，确保数据的准确性和完整性。

2.大量非结构化数据的处理技术，包括自然语言处理和图像识别。

3.历史数据的挖掘和分析，识别异常事件的潜在模式和规律。

特征工程与选择

1.提取具有区分性和相关性的特征，捕捉异常事件的独特信号。

2.特征降维技术，减少特征空间维度，提高模型训练效率。

3.自动化特征选择算法，提升预测模型的鲁棒性和泛化能力。

模型开发与训练

1.深度学习和机器学习技术的应用，挖掘异常事件的非线性关系和复杂模式。

2.无监督学习算法，在缺乏标注数据的情况下识别异常。

3.可解释性模型，增强对预测结果的理解和信任度。

模型评估与调优

1.各种评估指标的采用，全面评价模型的预测性能。

2.模型调优技术，优化模型参数，提高预测精度。

3.持续监控模型性能，及