【技术实现步骤摘要】
一种电力负荷传感数据恢复方法和装置
[0001]本专利技术涉及电网不完备电力数据恢复领域,具体为一种电力负荷传感数据恢复方法和装置。
技术介绍
[0002]随着配电自动化、用电信息自动采集、自动气象监测设备等的推广应用,数据的产生呈指爆炸式增长,为了减轻数据存储的负担以及监测的费用,需要对监测数据的传感器进行一定算法的启用和关闭,同时由于自动化监测水平不一、监测设备故障、数据隐私安全、甚至是人为因素等原因,致使数据通常具有缺失情况;因此,电网电力相关数据具备不完备性特性。
[0003]由于电力负荷数据采样明显存在地理位置因素,源自真实应用场景的数据一般具备空间相关性。同时,大部分时间序列可由有限的模式生成,且在某个时隙上和其相邻的数据表现出强相关性,电力负荷数据具备时间相关性。探例如,某个电网传感器附近的测量数值往往比相距较远的数值更相似,这里的"附近"是指在空间和时间上都很接近。也就是说,空间
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时间信号通常是冗余的,具有很强的相关性。
[0004]1)全局相关性。在观察点集合的空间结构固 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电力负荷传感数据恢复的方法,其特征在于:包括以下步骤S1:电力数据接收模块(110)接收电力数据采集设备的采集的原始不完备电力数据,并存入电力数据模块(130)的电力数据存储单元(131);S2:数据恢复模块(140)接收恢复不完备电力数据的指令;S3:数据恢复模块(140)的初始化单元(141)对不完备电力数据恢复过程中涉及的相关参数进行初始化;S4:时空特征提取模块(120)针对电力数据的监测传感器,根据其物理坐标计算电力数据的时空特征相关矩阵;S5:数据恢复模块(140)结合时空特征计算不完备电力数据的隐特征,提取不完备电力数据的隐特征,最后用提取到的隐特征还原数据,将还原后的数据存入电力数据模块(130)的恢复数据存储单元(133)。2.根据权利要求1所述的电力负荷传感数据恢复的方法,其特征在于:步骤S3中所述不完备电力数据恢复过程中涉及的相关参数包括恢复的数据矩阵X、行隐特征矩阵P、列隐特征矩阵Q、矩阵空间维数f、迭代轮数t、矩阵分解迭代次数上限T、正则化惩罚项因子λ、迭代收敛终止门限τ。3.根据权利要求1所述的电力负荷传感数据恢复的方法,其特征在于:所述步骤S4中时空特征提取模块(120)针对电力数据的监测传感器,根据其物理坐标计算电力数据的时空特征相关矩阵,包括S41:时空特征提取模块(120)收计算时空特征相关矩阵指令;S42:时空特征提取模块(120)从接收模块中读取电力传感器的物理坐标;S43:时空特征提取模块(120)根据传感器的物理坐标计算空间特征,首先计算传感器坐标之间的欧式距离,构造距离矩阵F,根据KNN算法,选取每个传感器的5个距离最近的传感器距离构成距离矩阵F,其余位置上数值置为0,根据距离矩阵F计算权重矩阵W,权重矩阵计算函数为:其中fi,j代表F矩阵中第i个传感器与第j个传感器之间的欧氏距离。S44:根据权重矩阵计算拉普拉斯矩阵,拉普拉斯矩阵形式如下:其中,sum(wi,.),i∈{1,2,...,M},表示权重矩阵第i行的和,M为传感器的数量,S45:构造时间特征关系,差分矩阵D形式如下:
其中,N为电力数据的时序数。4.根据权利要求1所述的电力负荷传感数据恢复的方法,其特征在于:S51:数据恢复模块(140)根据电力数据的目标矩阵R的已知数据集合Rk,并结合时空特征关系,构造目标损失函数ε如下:征关系,构造目标损失函数ε如下:其中,z是控制时空平滑度的超参数,ru,i指的是目标矩阵R中的第u行第i列数据,sl是控制约束函数的阈值,Δ
u,i
=r
u,i
‑
P
u,i
Q
u,i
S52:判断迭代轮数t是否已达上限T,若已达到上限T则进行S55,若未达上限T则进行步骤S53;S53:根据迭代收敛终止门限τ判...
【专利技术属性】
技术研发人员:王栋,汤向华,吴迪,侯丽钢,江志辉,丁雨婷,罗辛,毛艳芳,范乐松,沈鑫,王华,吕晓祥,
申请(专利权)人:国网江苏省电力有限公司南通供电分公司,
类型:发明
国别省市:
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