基于GAKNN方法的配电站时间序列缺失数据补全方法

冯磊; 王石刚; 梁庆华

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基于GAKNN方法的配电站时间序列缺失数据补全方法

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配电站时间序列数据从采集、传输到存储的过程中可能出现数据记录缺失的情况,在一定程度上影响高层级的数据分析及处理.针对这一问题,提出一种基于灰色自适应K-最近邻(GAKNN)方法的缺失数据补全方法.首先构建时间序列特征,然后在朴素K-最近邻(KNN)方法的基础上设置阈值筛选最近邻点,并结合灰色关联系数计算近邻点权重系数,最终依次补全缺失数据.以江苏省某市的电力数据样本进行实验,结果表明与其他方法进行对比,基于GAKNN方法的缺失数据补全方法的结果更好,并且补全后的样本在深度学习预测中具有更低的误差.

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来源
《电力自动化设备》 |2021年第12期|187-192|共6页
作者
冯磊; 王石刚; 梁庆华;
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作者单位

上海交通大学机械与动力工程学院上海200240;

上海交通大学机械与动力工程学院上海200240;

上海交通大学机械与动力工程学院上海200240;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电气测量技术及仪器;
关键词
配电站数据; 时间序列; 数据补全; 灰色自适应K-最近邻;

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