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电力负荷预测是电力能源能效服务中的一项十分关键的技术手段。近年来,智能数据分析技术为电力行业带来了新的市场机会和成长空间,随着电力需求服务不断深化,催生了诸如用电营销服务、电力交易服务等一系列应用场景,促进了智能电网管理中个性化用户服务的提升,这些发展都离不开负荷预测提供的技术支持。目前,电力数据分析中数据不完整、不一致等数据缺失现象对于短期负荷的预测精度干扰较大,增加了系统分析结果的不确定性。提高数据质量以及负荷预测的准确度和鲁棒性成为亟待改善的问题。本文结合缺失数据对负荷预测带来的不良影响,提出