Application of Multiattention Mechanism in Power System Branch Parameter Identification

Table 1

Experimental results of grid dataset on index line susceptance .

Line susceptance	None	50 dB	30 dB	dropData	dropEdge	50 dB + DD + DE
LinearRegression	0.0006	0.1339	0.4402	0.1273	0.1862	0.2569
SVR	0.1329	0.2161	1.4923	0.1181	0.1780	0.2399
RF	0.0785	0.1558	0.2298	0.1795	0.1898	0.2335
XGBoost	0.0856	0.1732	0.2431	0.2124	0.2373	0.2542
lightGBM	0.1324	0.1988	0.3562	0.3122	0.3242	0.3541
KNN	0.0943	0.1524	0.2345	0.2462	0.2145	0.2451
Bagging	0.0541	0.1451	0.2331	0.2143	0.2364	0.2442
FCN	0.6314	0.7603	0.8430	0.8129	0.8724	0.8133
GTN	0.1413	0.1658	0.1992	0.1696	0.1652	0.2188

Here we choose RMSE as the comparative index. The highest values for the different metrics are highlighted in bold.