一种结合机器学习的可视化配电网投资策略优化方法

本发明属于电力配电技术领域，具体公开了一种结合机器学习的可视化配电网投资策略优化方法，包括以下步骤：S1、建立整体的投资策略评价体系；S2、获取电网公司历年的投资数据，并进行数据预处理；S3、将各地区按照负荷密度进行供电分区，利用TSO‑XGBoost算法训练不同供电分区的历史投资数据，生成投资规划的黑匣子；S4、利用SHAP算法对生成的黑匣子进行分析，得出可视化的投资贡献度占比；S5、由得出的权重占比结合投资模型得出满足投资需求的最优投资策略。本发明采用上述的一种结合机器学习的可视化配电网投资策略优化方法，利用SHAP算法对已得到的“黑匣子”进行分析，得到可视化的各投资贡献度占比。以便于在电网公司需要精确投资时作出明确的指导。