面向业务中台的配用电低压量测数据异常缺失修复方法技术

本发明专利技术涉及一种面向业务中台的配用电低压量测数据异常缺失修复方法，包括以下步骤：步骤1、构建用电数据矩阵；步骤2、记录用电数据矩阵中缺失数据的位置集合；步骤3、构建预填充模型，对步骤1中用电数据矩阵中缺失数据进行预填充；步骤4、对步骤3中预填充后的用电数据矩阵进行聚类；步骤5、建立矩阵核范数和L1范数联合优化的用电数据低秩修复模型；步骤6、求解矩阵核范数和L1范数联合优化的用电数据低秩修复模型，得到二次修复后的用电数据矩阵。本发明专利技术能够通过低秩矩阵恢复得到更高精度的恢复数据，有效提高配电业务中台信息采集系统数据质量。据质量。据质量。

【技术实现步骤摘要】
面向业务中台的配用电低压量测数据异常缺失修复方法


[0001]本专利技术属于信息数据修复
，涉及配用电低压量测数据异常缺失修复方法，尤其是一种面向业务中台的配用电低压量测数据异常缺失修复方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着智能配电网的发展、建设，配电系统信息化设备的投入，使配电网产生了海量多源的信息数据，电网中台技术为这些海量信息数据的处理和应用提供了有效的平台。目前，低压台区内各终端信息的传输普遍通过电力线载波通信，采集终端的工作环境复杂，容易因为信道受干扰和采集设备异常等造成数据缺失。对于缺失和异常数据，传统的处理方法为舍弃有缺失的数据或者通过计算相邻数据点的均值、中位数、众数等进行填补，这种传统的处理方法仅改善了信息数据的完整性，但不能还原正确的数据，数据质量未得到有效提升。
[0003]与采用人工智能方法数据修复的思路不同，低秩矩阵填充方法由于不需要先验知识的训练，并具有计算复杂度低的优势，为缺失数据恢复提供了一种新的思路，然而对于低压台区用户用电数据，由于用户类型多样，用电场景、用电行为差异性大，因此直接的用电数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向业务中台的配用电低压量测数据异常缺失修复方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、构建同一台区多个用户一日内的用电数据矩阵；步骤2、记录步骤1的用电数据矩阵中缺失数据的位置集合；步骤3、基于步骤2中的缺失数据位置集合和最小化矩阵核范数目标函数，构建预填充模型，对步骤1中用电数据矩阵中缺失数据进行预填充；步骤4、根据用电行为的空间相关性，对步骤3中预填充后的用电数据矩阵进行聚类；步骤5、基于步骤4聚类后的的用电数据矩阵，考虑异常数据的影响，建立矩阵核范数和L1范数联合优化的用电数据低秩修复模型；步骤6、求解步骤5中所构建的矩阵核范数和L1范数联合优化的用电数据低秩修复模型，得到二次修复后的用电数据矩阵。2.根据权利要求1所述的一种面向业务中台的配用电低压量测数据异常缺失修复方法，其特征在于：所述步骤1的具体方法为：用户一日内n个等间隔时刻的平均功率数据构成一维的时间序列向量x，进而同一台区m个用户同一天的负荷数据构成用电数据矩阵X∈R
m
×
n
。3.根据权利要求1所述的一种面向业务中台的配用电低压量测数据异常缺失修复方法，其特征在于：所述步骤2的具体方法为：记录用电数据矩阵中缺失数据的位置集合Ω，构成矩阵算子P
Ω
：式中，Ω为缺失元素位置集合，X为构建的用电数据矩阵。4.根据权利要求1所述的一种面向业务中台的配用电低压量测数据异常缺失修复方法，其特征在于：所述步骤3的具体步骤包括：(1)基于最小化矩阵核范数目标函数，构建如下预填充模型，对步骤1中原始用电数据矩阵中缺失数据进行预填充，初步恢复缺失的用电数据，使用电数据矩阵恢复完整：式中，X为有缺失的用电数据矩阵，U为恢复完整的用电数据矩阵，P
Ω
为位置算子。(2)应用SVT算法求解所述预填...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁一，滕飞，张磐，霍现旭，戚艳，杨挺，吴彬，陈沛，吴磊，焦秋良，孙峤，
申请(专利权)人：国网天津市电力公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：