针对智能电网调度控制系统(D5000系统)健康度评价,基于专家经验的传统评价方法存在主观性较大的问题,机器学习多分类方法是提高评价客观性的一种有效手段,但健康度各等级样本数目间存在的不平衡问题导致分类准确率较低,为此提出一种基于随机平衡和极端梯度提升(RB-XGBoost)算法的D5000系统健康度评价模型。首先,针对系统各评价等级样本数目严重不平衡的问题,提出一种自适应随机平衡(RB)的混合采样方法,分别以等级间样本数目的最大值、最小值作为采样区间的上、下限,生成多个随机数对各等级样本数据进行欠采样或过采样,增加训练数据的多样性并降低其不平衡程度;然后,训练平衡后的样本数据,建立极端梯度提升