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笔者针对模拟产生的曰负荷数据,提出了一种基于历史负荷数据关联清洗方法,通过历史负荷数据得到其正常数据的上下限估值,并进一步对清洗对象进行比对分析,定位异常数据,进而利用皮尔逊相关系数来得到关联度最高的一条负荷曲线来对异常数据进行替换处理,从而完成对异常数据的清洗.经分析表明,笔者提出的方法可靠性高、可用性好且响应速度快.